JP7555042B2 - ビード外観検査装置、ビード外観検査方法、プログラムおよびビード外観検査システム - Google Patents

Description

本開示は、ビード外観検査装置、ビード外観検査方法、プログラムおよびビード外観検査システムに関する。

特許文献１には、溶接ビードにスリット光を投射し、スリット光の走査により溶接ビード上に順次形成される形状線を撮像し、順次形成された各形状線の撮像データに基づいて、溶接ビードの３次元形状を点群データとして取得する形状検査装置が開示されている。この形状検査装置は、点群データに基づいて表示された溶接ビードに、入力に応じて、スリット光の走査により形成された形状線とは異なる任意の切断線を設定し、切断線に対応した点群データにより、切断線における溶接ビードの断面形状を算出する。また、形状検査装置は、算出された断面形状に応じて算出した各種の特徴量を予め登録している各種の特徴量の許容範囲と比較し、特徴量の良否を判定する。

日本国特開２０１２－３７４８７号公報

本開示は、本溶接により生産されたワークのビード外観検査をより効率的かつ高精度に行うビード外観検査装置、ビード外観検査方法、プログラムおよびビード外観検査システムを提供する。

本開示は、溶接により生産されたワークの溶接ビードに関する入力データを入力する入力部と、前記入力データを対象として、前記溶接ビードの形状を所定の形状に変換する前処理を施す前処理部と、ｋ（ｋ：１以上の整数）種類の人工知能を搭載し、前記前処理が施された入力データを対象とする前記ｋ種類の人工知能の処理に基づいて前記溶接ビードの溶接不良の有無を検査判定するｋ個の検査判定部と、を備え、前記前処理部は、前記溶接ビードの形状が曲線である場合に、前記入力データ上の前記曲線上の点を目標として移動させることにより前記溶接ビードの形状を一直線にする平面化処理を施す、ビード外観検査装置を提供する。

また、本開示は、ビード外観検査装置により実行されるビード外観検査方法であって、溶接により生産されたワークの溶接ビードに関する入力データを入力する工程と、前記入力データを対象として、前記溶接ビードの形状を所定の形状に変換する前処理を施す工程と、ｋ（ｋ：１以上の整数）種類の人工知能を搭載し、前記前処理が施された入力データを対象とする前記ｋ種類の人工知能の処理に基づいて前記溶接ビードの溶接不良の有無を検査判定するｋ個の検査判定工程と、を有し、前記前処理では、前記溶接ビードの形状が曲線である場合に、前記入力データ上の前記曲線上の点を目標として移動させることにより前記溶接ビードの形状を一直線にする平面化処理を施す、ビード外観検査方法を提供する。

また、本開示は、コンピュータであるビード外観検査装置に、溶接により生産されたワークの溶接ビードに関する入力データを入力する工程と、前記入力データを対象として、前記溶接ビードの形状を所定の形状に変換する前処理を施す工程と、ｋ（ｋ：１以上の整数）種類の人工知能を搭載し、前記前処理が施された入力データを対象とする前記ｋ種類の人工知能の処理に基づいて前記溶接ビードの溶接不良の有無を検査判定するｋ個の検査判定工程と、を実行させ、前記前処理では、前記溶接ビードの形状が曲線である場合に、前記入力データ上の前記曲線上の点を目標として移動させることにより前記溶接ビードの形状を一直線にする平面化処理を施す、プログラムを提供する。

また、本開示は、溶接により生産されたワークの溶接ビードに関する入力データを入力する入力部と、前記入力データと良品ワークのマスタデータとを用い、前記入力データと前記マスタデータとの比較に基づいて前記溶接ビードの形状に関する第１検査判定を行う第１判定部と、前記入力データを対象として、前記溶接ビードの形状を所定の形状に変換する前処理を施す前処理部と、ｋ（ｋ：１以上の整数）種類の人工知能を搭載し、前記前処理が施された入力データを対象とする前記ｋ種類の人工知能の処理に基づいて前記溶接ビードの溶接不良の有無を検査判定するｋ個の第２判定部と、前記第１判定部および前記ｋ個の第２判定部のそれぞれの判定結果に基づいて、前記溶接ビードの外観検査の結果を出力デバイスに出力する総合判定部と、を備え、前記前処理部は、前記溶接ビードの形状が曲線である場合に、前記入力データ上の前記曲線上の点を目標として移動させることにより前記溶接ビードの形状を一直線にする平面化処理を施す、ビード外観検査システムを提供する。

本開示によれば、本溶接により生産されたワークのビード外観検査をより効率的かつ高精度に行うことができる。

溶接システムのシステム構成例を示す概略図 実施の形態１に係る検査制御装置、ロボット制御装置および上位装置の内部構成例を示す図 実施の形態１に係る溶接システムによる本溶接、ビード外観検査およびリペア溶接を含む一連の処理手順例を示すシーケンス図 マスタ検査判定ならびにＡＩ検査判定の詳細を示す処理手順例を示すフローチャート 複数の検査項目ごとのマスタ検査判定およびＡＩ検査判定のそれぞれの適正例を示すテーブル 図４のステップＳｔ２１Ｂ０の第１の前処理例を模式的に示す図 図４のステップＳｔ２１Ｂ０の第２の前処理例を模式的に示す図 図４のステップＳｔ２１Ｂ０の第３の前処理例を模式的に示す図 図４のステップＳｔ２１Ｂ０の第４の前処理例を模式的に示す図 実施の形態２に係る検査制御装置、ロボット制御装置および上位装置の内部構成例を示す図 実施の形態２に係る溶接システムによる本溶接、ビード外観検査およびリペア溶接を含む一連の処理手順例を示すシーケンス図

（本開示に至る経緯）
特許文献１のように、本溶接により生産されたワークの溶接ビードの形状に関する特徴量（例えば、ビード幅、ビード高さなど）の算出値が許容範囲内にある時に良品であると判定するなど、溶接ビードの外観形状検査を自動的に行う装置構成は従来から知られている。近年、人工知能、つまりＡＩ（Ａｒｉｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｓ）を利用してワークの溶接ビードを対象とした溶接不良（例えば、穴あき、ピット、アンダーカット、スパッタ、突起）の有無を検知する外観検査が知られている。しかし、実際の溶接現場では、溶接ビードの形状（例えば、直線状、曲線状、ウィービング）は多岐にわたることがあるので、溶接ビードの形状に合わせて上述した溶接不良をさせて検知に用いることは困難であった。

また、溶接ロボットが外観検査に使用するセンサを保持しているような場合、ワークの構造によっては溶接ロボットの姿勢とセンサによるセンシング時の姿勢とが異なり、必ずしも溶接ビードの形状に沿ったセンシング結果が得られない可能性があった。言い換えると、溶接ビードの実際の形状とセンサにより取得された点群データにより特定される溶接ビードの形状とが厳密には一致しないことがあった。このような場合に、ＡＩで溶接ビードの溶接不良（上述参照）の有無を検知しようとすると、検知精度が劣化する可能性があった。

そこで、以下の実施の形態では、本溶接により生産されたワークのビード外観検査をより効率的かつ高精度に行うビード外観検査装置、ビード外観検査方法、プログラムおよびビード外観検査システムの例を説明する。

以下、適宜図面を参照しながら、本開示に係るビード外観検査装置、ビード外観検査方法、プログラムおよびビード外観検査システムを具体的に開示した実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になることを避け、当業者の理解を容易にするためである。なお、添付図面および以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために提供されるものであり、これらにより特許請求の範囲に記載の主題を限定することは意図されていない。

（実施の形態１）
実施の形態１に係るビード外観検査装置は、本溶接により生産されたワークの溶接ビードに関する入力データを入力し、入力データを対象として、溶接ビードの形状を所定の形状に変換する前処理を施し、ｋ（ｋ：１以上の整数）種類の人工知能を搭載し、前処理が施された入力データを対象とするｋ種類の人工知能の処理に基づいて溶接ビードの溶接不良の有無を検査判定する。溶接ビードの溶接不良は、例えば、穴あき、ピット、アンダーカット、スパッタ、突起である。なお、溶接不良は、上述したものに限定されない。

以下、本溶接される対象物（例えば金属）を「元ワーク」、本溶接により生産（製造）された対象物を「ワーク」、さらに、「ワーク」の外観検査にて検知された溶接の不良箇所がリペア溶接された対象物を「リペアワーク」とそれぞれ定義する。

元ワークと他の元ワークとが溶接ロボットにより接合等されてワークを生産する工程を「本溶接」、ワークの不良箇所が溶接ロボットにより補修等の修正がなされる工程を「リペア溶接」と定義する。

なお、「ワーク」あるいは「リペアワーク」は、１回の本溶接により生産されたワークに限らず、２回以上の本溶接により生産された複合的なワークであってもよい。

（溶接システムの構成）
図１は、溶接システム１００のシステム構成例を示す概略図である。溶接システム１００は、外部ストレージＳＴ、入力インターフェースＵＩ１およびモニタＭＮ１のそれぞれと接続された上位装置１と、ロボット制御装置２と、検査制御装置３と、センサ４と、本溶接ロボットＭＣ１ａと、リペア溶接ロボットＭＣ１ｂとを含む構成である。本溶接ロボットＭＣ１ａおよびリペア溶接ロボットＭＣ１ｂは、それぞれ別体のロボットとして構成されてもよいが、同一の溶接ロボットＭＣ１として構成されてもよい。以降の説明を分かり易くするために、溶接ロボットＭＣ１により本溶接およびリペア溶接の工程が実行されるとして説明する。なお、図１には１台のロボット制御装置２と本溶接ロボットＭＣ１ａおよびリペア溶接ロボットＭＣ１ｂとのペアが１つだけ示されているが、このペアは複数設けられてよい。図１では、センサ４は、溶接ロボットＭＣ１と別体として図示されているが、溶接ロボットＭＣ１と一体化されて設けられてもよい（図２参照）。

上位装置１は、ロボット制御装置２を介して溶接ロボットＭＣ１により実行される本溶接の開始および完了を統括して制御する。例えば、上位装置１は、ユーザ（例えば溶接作業者あるいはシステム管理者。以下同様。）により予め入力あるいは設定された溶接関連情報を外部ストレージＳＴから読み出し、溶接関連情報を用いて、溶接関連情報の内容を含めた本溶接の実行指令を生成して対応するロボット制御装置２に送る。上位装置１は、溶接ロボットＭＣ１による本溶接が完了した場合に、溶接ロボットＭＣ１による本溶接が完了した旨の本溶接完了報告をロボット制御装置２から受信し、対応する本溶接が完了した旨のステータスに更新して外部ストレージＳＴに記録する。なお、上述した本溶接の実行指令は上位装置１により生成されることに限定されず、例えば本溶接が行われる工場等内の設備の操作盤（例えばＰＬＣ：Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）、あるいはロボット制御装置２の操作盤（例えばＴＰ：Ｔｅａｃｈ Ｐｅｎｄａｎｔ）により生成されてもよい。なお、ティーチペンダント（ＴＰ）は、ロボット制御装置２に接続された溶接ロボットＭＣ１を操作するための装置である。

また、上位装置１は、ロボット制御装置２、検査制御装置３およびセンサ４を用いたビード外観検査の開始および完了を統括して制御する。例えば、上位装置１は、ロボット制御装置２から本溶接完了報告を受信すると、溶接ロボットＭＣ１により生産されたワークのビード外観検査の実行指令を生成してロボット制御装置２および検査制御装置３のそれぞれに送る。上位装置１は、ビード外観検査が完了した場合に、ビード外観検査が完了した旨の外観検査報告を検査制御装置３から受信し、対応するビード外観検査が完了した旨のステータスに更新して外部ストレージＳＴに記録する。

また、上位装置１は、ロボット制御装置２を介して溶接ロボットＭＣ１により実行されるリペア溶接の開始および完了を統括して制御する。例えば、上位装置１は、検査制御装置３から外観検査報告を受信すると、溶接ロボットＭＣ１により生産されたワークのリペア溶接の実行指令を生成してロボット制御装置２に送る。上位装置１は、リペア溶接が完了した場合に、リペア溶接が完了した旨のリペア溶接完了報告をロボット制御装置２から受信し、対応するリペア溶接が完了した旨のステータスに更新して外部ストレージＳＴに記録する。

ここで、溶接関連情報とは、溶接ロボットＭＣ１により実行される本溶接の内容を示す情報であり、本溶接の工程ごとに予め作成されて外部ストレージＳＴに登録されている。溶接関連情報は、例えば本溶接に使用される元ワークの数と、本溶接に使用される元ワークのＩＤ、名前および溶接箇所を含むワーク情報と、本溶接が実行される実行予定日と、被溶接ワークの生産台数と、本溶接時の各種の溶接条件と、を含む。なお、溶接関連情報は、上述した項目のデータに限定されなくてよい。ロボット制御装置２は、上位装置１から送られた本溶接の実行指令に基づいて、その実行指令で指定される元ワークを用いた本溶接の実行を溶接ロボットＭＣ１に開始させる。なお、上述した溶接関連情報は、上位装置１が外部ストレージＳＴを参照して管理することに限定されず、例えばロボット制御装置２において管理されてもよい。この場合、ロボット制御装置２は本溶接が完了した状態を把握できるので、溶接関連情報のうち溶接工程が実行される予定の実行予定日の代わりに実際の実行日が管理されてよい。なお本明細書において、本溶接の種類は問わないが、説明を分かり易くするために、複数の元ワークを接合して１つのワークを生産する工程を例示して説明する。

上位装置１は、モニタＭＮ１、入力インターフェースＵＩ１および外部ストレージＳＴのそれぞれとの間でデータの入出力が可能となるように接続され、さらに、ロボット制御装置２との間でデータの通信が可能となるように接続される。上位装置１は、モニタＭＮ１および入力インターフェースＵＩ１を一体に含む端末装置Ｐ１でもよく、さらに、外部ストレージＳＴを一体に含んでもよい。この場合、端末装置Ｐ１は、本溶接の実行に先立ってユーザにより使用されるＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）である。なお、端末装置Ｐ１は、上述したＰＣに限らず、例えばスマートフォン、タブレット端末等の通信機能を有するコンピュータ装置でよい。

モニタＭＮ１は、例えばＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）または有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）等の表示用デバイスを用いて構成されてよい。モニタＭＮ１は、例えば上位装置１から出力された、本溶接が完了した旨の通知、ビード外観検査が完了した旨の通知、あるいはリペア溶接が完了した旨の通知を示す画面を表示してよい。また、モニタＭＮ１の代わりに、あるいはモニタＭＮ１とともにスピーカ（図示略）が上位装置１に接続されてもよく、上位装置１は、本溶接が完了した旨の通知、ビード外観検査が完了した旨の通知、あるいはリペア溶接が完了した旨の内容の音声を、スピーカを介して出力してもよい。

入力インターフェースＵＩ１は、ユーザの入力操作を検出して上位装置１に出力するユーザインターフェースであり、例えば、マウス、キーボードまたはタッチパネル等を用いて構成されてよい。入力インターフェースＵＩ１は、例えばユーザが溶接関連情報を作成する時の入力操作を受け付けたり、ロボット制御装置２への本溶接の実行指令を送る時の入力操作を受け付けたりする。

外部ストレージＳＴは、例えばハードディスクドライブ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）またはソリッドステートドライブ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）を用いて構成される。外部ストレージＳＴは、例えば本溶接ごとに作成された溶接関連情報のデータ、本溶接により生産されたワークあるいはリペア溶接により補修等されたリペアワークのステータス（生産状況）、ワークあるいはリペアワークのワーク情報（上述参照）を記憶する。

ビード外観検査装置の一例としてのロボット制御装置２は、上位装置１との間でデータの通信が可能に接続されるとともに、溶接ロボットＭＣ１との間でデータの通信が可能に接続される。ロボット制御装置２は、上位装置１から送られた本溶接の実行指令を受信すると、その実行指令に基づいて対応する溶接ロボットＭＣ１を制御して本溶接を実行させる。ロボット制御装置２は、本溶接の完了を検出すると本溶接が完了した旨の本溶接完了報告を生成して上位装置１に通知する。これにより、上位装置１は、ロボット制御装置２による本溶接の完了を適正に検出できる。なお、ロボット制御装置２による本溶接の完了の検出方法は、例えばワイヤ送給装置３００が備えるセンサ（図示略）からの本溶接の完了を示す信号に基づいて判別する方法でよく、あるいは公知の方法でもよく、本溶接の完了の検出方法の内容は限定されなくてよい。

また、ロボット制御装置２は、上位装置１から送られたビード外観検査の実行指令を受信すると、ロボット制御装置２により作成あるいは予め準備されている外観検査用プログラムに従い、センサ４が取り付けられた溶接ロボットＭＣ１（図２参照）を制御して、その実行指令に基づいて対応するワークのビード外観検査を実行する。なお、ビード外観検査が完了した旨の外観検査報告は検査制御装置３から上位装置１に送られるが、ロボット制御装置２自ら、あるいは検査制御装置３からの指示を受けたロボット制御装置２から上位装置１に送られてもよい。これにより、上位装置１は、ビード外観検査の完了を適切に検出できる。

また、ロボット制御装置２は、上位装置１から送られたリペア溶接の実行指令を受信すると、検査制御装置３により作成されるリペア溶接プログラムに従い、その実行指令に基づいて対応する溶接ロボットＭＣ１を制御してリペア溶接を実行させる。ロボット制御装置２は、リペア溶接の完了を検出するとリペア溶接が完了した旨のリペア溶接完了報告を生成して上位装置１に通知する。これにより、上位装置１は、ロボット制御装置２に基づくリペア溶接の完了を適正に検出できる。なお、ロボット制御装置２によるリペア溶接の完了の検出方法は、例えばワイヤ送給装置３００が備えるセンサ（図示略）からのリペア溶接の完了を示す信号に基づいて判別する方法でよく、あるいは公知の方法でもよく、リペア溶接の完了の検出方法の内容は限定されなくてよい。

溶接ロボットＭＣ１は、ロボット制御装置２との間でデータの通信が可能に接続される。溶接ロボットＭＣ１は、対応するロボット制御装置２の制御の下で、上位装置１から指令された本溶接あるいはリペア溶接を実行する。なお、上述したように、溶接ロボットＭＣ１は、本溶接用に設けられた本溶接ロボットＭＣ１ａと、リペア溶接用に設けられたリペア溶接ロボットＭＣ１ｂとにより構成されてもよい。また、センサ４が溶接ロボットＭＣ１に一体的に取り付けられている場合には、溶接ロボットＭＣ１は、外観検査用プログラムに従って本溶接時あるいはリペア溶接時の溶接ロボットＭＣ１の移動軌跡に沿ってセンサ４を移動することで、上位装置１から指令されたビード外観検査の実行を支援する。

ビード外観検査装置の一例としての検査制御装置３は、上位装置１、ロボット制御装置２およびセンサ４のそれぞれとの間でデータの通信が可能に接続される。検査制御装置３は、上位装置１から送られたビード外観検査の実行指令を受信すると、溶接ロボットＭＣ１により生産されたワークの溶接箇所のビード外観検査（例えば、ワークに形成された溶接ビードが予め既定された溶接基準を満たすか否かの検査）をセンサ４とともに実行する。なお、ビード外観検査の詳細については、図４および図５を参照して後述するが、例えば、検査制御装置３は、ビード外観検査の実行指令に含まれるワークの溶接箇所情報に基づいて、センサ４により取得された溶接ビードの形状に関する入力データ（例えば、溶接ビードの３次元形状を特定可能な点群データ）を用い、ワークごとに予め既定された良品ワークのマスタデータとの比較に基づいてビード外観検査を行う。以下、このようなビード外観検査を、「マスタ検査判定」と定義する。また、検査制御装置３は、ｋ（ｋ：１以上の整数）種類の人工知能（ＡＩ）を搭載しかつその人工知能によるニューラルネットワークをそれぞれ形成し、上述した入力データを対象としたＡＩに基づく溶接不良の有無を判別するビード外観検査を行う。以下、このようなビード外観検査を、「ＡＩ検査判定」と定義する。実施の形態１では、検査制御装置３は、上述したマスタ検査判定およびＡＩ検査判定を実行することが可能である。検査制御装置３は、マスタ検査判定およびＡＩ検査判定をそれぞれ実行した結果を用いてビード外観検査の総合判定を行い、この総合判定結果とビード外観検査が完了した旨の通知とを含む外観検査報告を生成して上位装置１に送るとともに、モニタＭＮ２に出力する。

また、検査制御装置３は、ワークのビード外観検査においてＡＩ検査判定によって溶接不良を検知したと判定した場合に、その溶接不良の箇所（いわゆる検出点）の位置情報を含む外観検査結果を用いて、溶接不良の箇所の補修等の修正を行う旨のリペア溶接プログラムを作成する。検査制御装置３は、このリペア溶接プログラムと外観検査結果とを対応付けてロボット制御装置２に送る。

センサ４は、検査制御装置３との間でデータの通信が可能に接続される。センサ４が溶接ロボットＭＣ１に取り付けられている場合（図２参照）、センサ４は、ロボット制御装置２の制御に基づくマニピュレータ２００の駆動に応じて、ワークＷｋが載置された載置台を３次元のスキャンが可能に稼動可能である。センサ４は、ロボット制御装置２の制御に基づくマニピュレータ２００の駆動に応じて、載置台（図２参照）に置かれたワークの３次元形状を特定可能なデータ（例えば後述する点群データ）を取得して検査制御装置３に送る。

出力デバイスの一例としてのモニタＭＮ２は、例えばＬＣＤまたは有機ＥＬ等の表示用デバイスを用いて構成されてよい。モニタＭＮ２は、例えば検査制御装置３から出力された、ビード外観検査が完了した旨の通知、あるいはその通知とビード外観検査の結果（例えば上述した総合判定の結果）とを示す画面を表示する。また、モニタＭＮ２の代わりに、あるいはモニタＭＮ２とともにスピーカ（図示略）が検査制御装置３に接続されてもよく、検査制御装置３は、ビード外観検査が完了した旨の通知、あるいはその通知とビード外観検査の結果（例えば上述した総合判定の結果）との内容を示す音声を、スピーカを介して出力してもよい。

図２は、実施の形態１に係る検査制御装置３、ロボット制御装置２および上位装置１の内部構成例を示す図である。説明を分かり易くするために、図２ではモニタＭＮ１，ＭＮ２および入力インターフェースＵＩ１の図示を省略する。なお、図２に示されるワークＷｋは、本溶接が行われる前に載置される元ワークでもよいし、ビード外観検査の対象となるワーク（つまり本溶接により生産されたワーク）でもよいし、リペア溶接の対象となるワークでもよい。

溶接ロボットＭＣ１は、ロボット制御装置２の制御の下で、例えば上位装置１から指令された本溶接、ビード外観検査時のセンサ４の移動、リペア溶接等の各種の工程を実行する。溶接ロボットＭＣ１は、本溶接あるいはリペア溶接の工程において、例えばアーク溶接を行う。しかし、溶接ロボットＭＣ１は、アーク溶接以外の他の溶接（例えば、レーザ溶接、ガス溶接）等を行ってもよい。この場合、図示は省略するが、溶接トーチ４００に代わって、レーザヘッドを、光ファイバを介してレーザ発振器に接続してよい。溶接ロボットＭＣ１は、マニピュレータ２００と、ワイヤ送給装置３００と、溶接ワイヤ３０１と、溶接トーチ４００とを少なくとも含む構成である。

マニピュレータ２００は、多関節のアームを備え、ロボット制御装置２のロボット制御部２５からの制御信号に基づいて、それぞれのアームを可動させる。これにより、マニピュレータ２００は、ワークＷｋと溶接トーチ４００との位置関係（例えば、ワークＷｋに対する溶接トーチ４００の角度）をアームの駆動によって変更できる。

ワイヤ送給装置３００は、ロボット制御装置２からの制御信号に基づいて、溶接ワイヤ３０１の送給速度を制御する。なお、ワイヤ送給装置３００は、溶接ワイヤ３０１の残量を検出可能なセンサ（図示略）を備えてよい。ロボット制御装置２は、このセンサの出力に基づいて、本溶接あるいはリペア溶接の工程が完了したことを検出できる。

溶接ワイヤ３０１は、溶接トーチ４００に保持されている。溶接トーチ４００に電源装置５００から電力が供給されることで、溶接ワイヤ３０１の先端とワークＷｋとの間にアークが発生し、アーク溶接が行われる。なお、溶接トーチ４００にシールドガスを供給するための構成等は、説明の便宜上、これらの図示および説明を省略する。

上位装置１は、ユーザにより予め入力あるいは設定された溶接関連情報を用いて、本溶接、ビード外観検査、リペア溶接の各種の工程の実行指令を生成してロボット制御装置２に送る。なお、上述したように、センサ４が溶接ロボットＭＣ１に一体的に取り付けられている場合には、ビード外観検査の実行指令は、ロボット制御装置２および検査制御装置３の両方に送られる。上位装置１は、通信部１０と、プロセッサ１１と、メモリ１２とを少なくとも含む構成である。

通信部１０は、ロボット制御装置２および外部ストレージＳＴのそれぞれとの間でデータの通信が可能に接続される。通信部１０は、プロセッサ１１により生成される本溶接、ビード外観検査、あるいはリペア溶接の各種の工程の実行指令をロボット制御装置２に送る。通信部１０は、ロボット制御装置２から送られる本溶接完了報告、外観検査報告、リペア溶接完了報告を受信してプロセッサ１１に出力する。なお、本溶接あるいはリペア溶接の実行指令には、例えば溶接ロボットＭＣ１が備えるマニピュレータ２００、ワイヤ送給装置３００および電源装置５００のそれぞれを制御するための制御信号が含まれてもよい。

プロセッサ１１は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）またはＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）を用いて構成され、メモリ１２と協働して、各種の処理および制御を行う。具体的には、プロセッサ１１は、メモリ１２に保持されたプログラムを参照し、そのプログラムを実行することにより、セル制御部１３を機能的に実現する。

メモリ１２は、例えばプロセッサ１１の処理を実行する際に用いられるワークメモリとしてのＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）と、プロセッサ１１の処理を規定したプログラムを格納するＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）とを有する。ＲＡＭには、プロセッサ１１により生成あるいは取得されたデータが一時的に保存される。ＲＯＭには、プロセッサ１１の処理を規定するプログラムが書き込まれている。また、メモリ１２は、外部ストレージＳＴから読み出された溶接関連情報のデータ、ワークあるいはリペアワークのステータス、ロボット制御装置２から送られたワークあるいはリペアワークのワーク情報（上述参照）のデータをそれぞれ記憶する。

セル制御部１３は、外部ストレージＳＴに記憶されている溶接関連情報に基づいて、本溶接、ワークのビード外観検査、あるいはリペア溶接を実行するための実行指令を生成する。また、セル制御部１３は、外部ストレージＳＴに記憶されている溶接関連情報に基づいて、本溶接された後のワークＷｋ（例えばワーク）のビード外観検査時の溶接ロボットＭＣ１の駆動に関する外観検査用プログラム、さらに、この外観検査用プログラムを含む外観検査用プログラムの実行指令を作成する。なお、この外観検査用プログラムは予め作成されて外部ストレージＳＴに保存されていてもよく、この場合には、セル制御部１３は、外部ストレージＳＴから単に外観検査用プログラムを読み出して取得する。セル制御部１３は、溶接ロボットＭＣ１で実行される本溶接あるいはリペア溶接の各種の工程ごとに異なる実行指令を生成してよい。セル制御部１３によって生成された本溶接あるいはリペア溶接の実行指令、あるいは外観検査用プログラムを含む外観検査用プログラムの実行指令は、通信部１０を介して、対応するロボット制御装置２、あるいはロボット制御装置２および検査制御装置３のそれぞれに送られる。

ロボット制御装置２は、上位装置１から送られた本溶接、ビード外観検査、あるいはリペア溶接の実行指令に基づいて、対応する溶接ロボットＭＣ１（例えば、センサ４、マニピュレータ２００、ワイヤ送給装置３００、電源装置５００）の処理を制御する。ロボット制御装置２は、通信部２０と、プロセッサ２１と、メモリ２２とを少なくとも含む構成である。

通信部２０は、上位装置１、検査制御装置３、溶接ロボットＭＣ１との間でデータの通信が可能に接続される。なお、図２では図示を簡略化しているが、ロボット制御部２５とマニピュレータ２００との間、ロボット制御部２５とワイヤ送給装置３００との間、ならびに、電源制御部２６と電源装置５００との間は、それぞれ通信部２０を介してデータの送受信が行われる。通信部２０は、上位装置１から送られた本溶接、ビード外観検査あるいはリペア溶接の実行指令を受信する。通信部２０は、本溶接により生産されたワークあるいはリペア溶接による修正によって生産されたリペアワークのワーク情報を上位装置１に送る。

ここで、ワーク情報には、ワークあるいはリペアワークのＩＤだけでなく、本溶接に使用される元ワークのＩＤ、名前、溶接箇所、本溶接の実行時の溶接条件、リペア溶接の実行時の溶接条件が少なくとも含まれる。さらに、ワーク情報には、ワークの不良箇所を示す検出点の位置を示す情報（例えば座標）が含まれてもよい。また、溶接条件あるいはリペア溶接条件は、例えば元ワークの材質および厚み、溶接ワイヤ３０１の材質およびワイヤ径、シールドガス種、シールドガスの流量、溶接電流の設定平均値、溶接電圧の設定平均値、溶接ワイヤ３０１の送給速度および送給量、溶接回数、溶接時間等である。また、これらの他に、例えば本溶接あるいはリペア溶接の種別（例えばＴＩＧ溶接、ＭＡＧ溶接、パルス溶接）を示す情報、マニピュレータ２００の移動速度および移動時間が含まれても構わない。

プロセッサ２１は、例えばＣＰＵまたはＦＰＧＡを用いて構成され、メモリ２２と協働して、各種の処理および制御を行う。具体的には、プロセッサ２１は、メモリ２２に保持されたプログラムを参照し、そのプログラムを実行することにより、本溶接プログラム作成部２３、演算部２４、ロボット制御部２５および電源制御部２６を機能的に実現する。

メモリ２２は、例えばプロセッサ２１の処理を実行する際に用いられるワークメモリとしてのＲＡＭと、プロセッサ２１の処理を規定したプログラムを格納するＲＯＭとを有する。ＲＡＭには、プロセッサ２１により生成あるいは取得されたデータが一時的に保存される。ＲＯＭには、プロセッサ２１の処理を規定するプログラムが書き込まれている。また、メモリ２２は、上位装置１から送られた本溶接、ビード外観検査あるいはリペア溶接の実行指令のデータ、本溶接により生産されたワークあるいはリペア溶接により生産されたリペアワークのワーク情報のデータをそれぞれ記憶する。また、メモリ２２は、溶接ロボットＭＣ１が実行する本溶接の本溶接プログラムを記憶する。本溶接プログラムは、本溶接における溶接条件を用いて複数の元ワークを接合等する本溶接の具体的な手順（工程）を規定したプログラムである。

本溶接プログラム作成部２３は、通信部２０を介して上位装置１から送られた本溶接の実行指令に基づいて、実行指令に含まれる複数の元ワークのそれぞれのワーク情報（例えばＩＤ、名前、および元ワークの溶接箇所）を用いて、溶接ロボットＭＣ１により実行される本溶接の本溶接プログラムを生成する。本溶接プログラムには、本溶接の実行中に電源装置５００、マニピュレータ２００、ワイヤ送給装置３００、溶接トーチ４００等を制御するための、溶接電流、溶接電圧、オフセット量、溶接速度、溶接トーチ４００の姿勢等の各種のパラメータが含まれてよい。なお、本溶接プログラムは、プロセッサ２１内に記憶されてもよいし、メモリ２２内のＲＡＭに記憶されてもよい。

演算部２４は、各種の演算を行う。例えば、演算部２４は、本溶接プログラム作成部２３により生成された本溶接プログラムに基づいて、ロボット制御部２５により制御される溶接ロボットＭＣ１（具体的には、マニピュレータ２００、ワイヤ送給装置３００および電源装置５００のそれぞれ）を制御するためのパラメータの演算等を行う。

ロボット制御部２５は、本溶接プログラム作成部２３により生成された本溶接プログラムに基づいて、溶接ロボットＭＣ１（具体的には、マニピュレータ２００、ワイヤ送給装置３００および電源装置５００のそれぞれ）を駆動させるための制御信号を生成する。ロボット制御部２５は、この生成された制御信号を溶接ロボットＭＣ１に送る。また、ロボット制御装置２は、上位装置１から送られた外観検査用プログラムに基づいて、本溶接プログラムにて規定されている溶接ロボットＭＣ１の動作範囲を対象とするようにビード外観検査中に溶接ロボットＭＣ１のマニピュレータ２００を駆動させる。これにより、溶接ロボットＭＣ１に取り付けられたセンサ４（図２参照）は、溶接ロボットＭＣ１の動作に伴って移動できて、ワークＷｋの溶接ビードの形状に関する入力データ（例えば溶接ビードの３次元形状を特定可能な点群データ）を取得できる。

電源制御部２６は、本溶接プログラム作成部２３により生成された本溶接プログラムと演算部２４の演算結果とに基づいて、電源装置５００を駆動させる。

検査制御装置３は、上位装置１から送られた外観検査の実行指令に基づいて、溶接ロボットＭＣ１による本溶接により生産されたワークあるいはリペアワークのビード外観検査の処理を制御する。ビード外観検査は、例えば、ワークあるいはリペアワークに形成された溶接ビードが既定の溶接基準（例えば品質基準）を満たすか否かの検査であり、上述したマスタ検査判定およびＡＩ検査判定により構成される。以下の説明を簡単にするために、検査制御装置３は、センサ４により取得された溶接ビードの形状に関する入力データ（例えば溶接ビードの３次元形状を特定可能な点群データ）に基づいて、ワークＷｋ（例えばワークあるいはリペアワーク）に形成された溶接ビードが所定の溶接基準を満たすか否かを、上述したマスタ検査判定およびＡＩ検査判定のそれぞれの結果に基づく総合判定によって判別する。検査制御装置３は、通信部３０と、プロセッサ３１と、メモリ３２と、検査結果記憶部３３とを少なくとも含む構成である。

通信部３０は、上位装置１、ロボット制御装置２、センサ４との間でデータの通信が可能に接続される。なお、図２では図示を簡略化しているが、形状検出制御部３５とセンサ４との間は、それぞれ通信部３０を介してデータの送受信が行われる。通信部３０は、上位装置１から送られたビード外観検査の実行指令を受信する。通信部３０は、センサ４を用いたビード外観検査の総合判定結果（例えば、ワークあるいはリペアワークにおける溶接ビードのビード欠け、ビード位置ずれ、溶接不良の有無、溶接不良の種別ならびに位置）を上位装置１に送る。

プロセッサ３１は、例えばＣＰＵまたはＦＰＧＡを用いて構成され、メモリ３２と協働して、各種の処理および制御を行う。具体的には、プロセッサ３１は、メモリ３２に保持されたプログラムを参照し、そのプログラムを実行することにより、判定閾値記憶部３４、形状検出制御部３５、データ処理部３６、検査結果判定部３７およびリペア溶接プログラム作成部３８を機能的に実現する。

メモリ３２は、例えばプロセッサ３１の処理を実行する際に用いられるワークメモリとしてのＲＡＭと、プロセッサ３１の処理を規定したプログラムを格納するＲＯＭとを有する。ＲＡＭには、プロセッサ３１により生成あるいは取得されたデータが一時的に保存される。ＲＯＭには、プロセッサ３１の処理を規定するプログラムが書き込まれている。また、メモリ３２は、上位装置１から送られたワークのビード外観検査の実行指令のデータ、本溶接により生成されたワークあるいはリペア溶接により生成されたリペアワークのワーク情報のデータをそれぞれ記憶する。また、メモリ３２は、リペア溶接プログラム作成部３８により作成されたリペア溶接プログラムのデータを記憶する。リペア溶接プログラムは、リペア溶接における溶接条件と検出点（上述参照）に最も近接する溶接ロボットＭＣ１の動作軌跡上の対応する箇所（対応点）の位置情報とを用いて溶接ビードのビード欠け、ビード位置ずれあるいは溶接不良の箇所の補修等の修正を行うリペア溶接の具体的な手順（工程）を規定したプログラムである。このプログラムは、リペア溶接プログラム作成部３８により作成され、検査制御装置３からロボット制御装置２に送られる。

検査結果記憶部３３は、例えばハードディスクあるいはソリッドステートドライブを用いて構成される。検査結果記憶部３３は、プロセッサ３１により生成あるいは取得されるデータの一例として、ワークＷｋ（例えばワークあるいはリペアワーク）における溶接箇所のビード外観検査の結果を示すデータを記憶する。このビード外観検査の結果を示すデータは、例えば検査結果判定部３７により生成される。

判定閾値記憶部３４は、例えばプロセッサ３１内に設けられたキャッシュメモリにより構成され、溶接箇所に応じて検査結果判定部３７によるビード外観検査の処理に用いられる閾値（例えば、溶接不良の種別ごとに設定されたそれぞれの閾値）を記憶する。それぞれの閾値は、例えば溶接ビードの位置ずれの許容範囲、溶接ビードの長さ、高さ、幅のそれぞれの閾値、穴あき、ピット、アンダーカット、スパッタ、突起のそれぞれの閾値である。判定閾値記憶部３４は、リペア溶接後のビード外観検査時の各閾値として、顧客等から要求される最低限の溶接基準（品質）を満たす許容範囲（例えば、最小許容値、最大許容値など）を記憶してよい。さらに、判定閾値記憶部３４は、溶接箇所ごとにビード外観検査の回数上限値を記憶してもよい。これにより、検査制御装置３は、リペア溶接によって不良箇所を修正する際に所定の回数上限値を上回る場合に、溶接ロボットＭＣ１による自動リペア溶接による不良箇所の修正が困難あるいは不可能と判定して、溶接システム１００の稼動率の低下を抑制できる。

形状検出制御部３５は、上位装置１から送られたワークＷｋ（例えばワーク）の溶接箇所のビード外観検査の実行指令に基づいて、ビード外観検査においてロボット制御装置２が外観検査用プログラムに基づいてセンサ４が取り付けられた溶接ロボットＭＣ１を動作させている間、センサ４から送られた溶接ビードの形状に関する入力データ（例えば溶接ビードの３次元形状を特定可能な点群データ）を取得する。形状検出制御部３５は、上述したロボット制御装置２によるマニピュレータ２００の駆動に応じてセンサ４が溶接ビードを撮像可能（言い換えると、溶接箇所の３次元形状を検出可能）な位置に到達すると、例えばレーザ光線をセンサ４から照射させて溶接ビードの形状に関する入力データ（例えば溶接ビードの３次元形状を特定可能な点群データ）を取得させる。形状検出制御部３５は、センサ４により取得された入力データ（上述参照）を受信すると、この入力データをデータ処理部３６に渡す。

前処理部の一例としてのデータ処理部３６は、形状検出制御部３５からの溶接ビードの形状に関する入力データ（上述参照）を取得すると、検査結果判定部３７でのマスタ検査判定用に適したデータ形式に変換するとともに、検査結果判定部３７でのＡＩ検査判定用に適したデータ形式に変換する。

例えば、マスタ検査判定用に適したデータ形式の変換には、いわゆる前処理として、入力データ（つまり点群データ）に含まれる不要な点群データ（例えばノイズ）を除去する補正処理が含まれて構わないし、マスタ検査判定用には前処理は省略されてもよい。データ処理部３６は、マスタ検査判定用に適したデータ形式として、例えば入力された形状データに対して統計処理を実行することで、溶接ビードの３次元形状を示す画像データを生成する。なお、データ処理部３６は、マスタ検査判定用のデータとして、溶接ビードの位置および形状を強調するために溶接ビードの周縁部分を強調したエッジ強調補正を行ってもよい。

例えば、ＡＩ検査判定用に適したデータ形式の変換には、いわゆる前処理として、入力データ（つまり溶接ビードの点群データ）に含まれる不要な点群データ（例えばノイズ）を除去する補正処理が含まれてもよいが、同様に省略されてもよい。また、ＡＩ検査判定用に適したデータ形式の変換には、いわゆる前処理として、ＡＩ（つまり、後述する第２検査判定部３７２～第Ｎ検査判定部３７Ｎ）での処理に適するように、入力データ（つまり溶接ビードの点群データ）の形状を所定の形状（例えば直線形状）に変換するための平面化処理が含まれる。上述したように、溶接ビードの形状は、直線状、曲線状、ウィービングの有無などにより多岐にわたる。このため、それぞれの形状ごとに溶接不良（上述参照）の種別を検知可能となるＡＩ（例えばニューラルネットワーク）の学習処理が非常に煩雑な処理となり、現実的でない。そこで、実施の形態１では、ＡＩ（つまり、後述する第２検査判定部３７２～第Ｎ検査判定部３７Ｎ）は、溶接ビードの形状が例えば直線形状である場合の溶接不良（上述参照）をそれぞれ検知可能となるように予め学習処理が行われて作成された学習済みモデルを実行可能である。これにより、ＡＩ（つまり、後述する第２検査判定部３７２～第Ｎ検査判定部３７Ｎ）は、データ処理部３６によって平面化処理が施されて溶接ビードの形状が直線化された点群データを入力しさえすれば、溶接不良を高精度に検知できる。この平面化処理の詳細については、図６～図９のそれぞれを参照して詳述する。

なお、データ処理部３６は、溶接不良の箇所ごとにビード外観検査の実行回数をカウントし、ビード外観検査の回数がメモリ３２に予め記憶された回数を超えても溶接検査結果が良好にならない場合、自動リペア溶接による溶接不良の箇所の修正が困難あるいは不可能と判定してよい。この場合、検査結果判定部３７は、溶接不良の箇所の位置および溶接不良の種別（例えば、穴あき、ピット、アンダーカット、スパッタ、突起）を含むアラート画面を生成し、生成されたアラート画面を、通信部３０を介して上位装置１に送る。上位装置１に送られたアラート画面は、モニタＭＮ１に表示される。なお、このアラート画面は、モニタＭＮ２に表示されてもよい。

入力部の一例としての検査結果判定部３７は、形状検出制御部３５からの溶接ビードの形状に関する入力データ（上述参照）を入力して取得するとともに、データ処理部３６により変換（つまり前処理）された入力データを入力して取得する。検査結果判定部３７は、合計Ｎ（Ｎ：２以上の整数）種類のビード外観検査（例えば、上述したマスタ検査判定およびＡＩ検査判定のそれぞれ）を実行可能である。具体的には、検査結果判定部３７は、第１検査判定部３７１，第２検査判定部３７２，…，第Ｎ検査判定部を有する。図２の説明を分かり易く簡易化するため、Ｎ＝２として説明するが、Ｎ＝３以上の整数であっても同様である。

第２の検査判定部および第１判定部の一例としての第１検査判定部３７１は、判定閾値記憶部３４に記憶された閾値を用い、マスタ検査判定（つまり、センサ４により取得された溶接ビードの形状に関する入力データとワークごとに予め既定された良品ワークのマスタデータとの比較に基づくビード外観検査）を行い、溶接ビードの形状信頼性（例えば直線状あるいは曲線状の溶接線に沿っているか否か）、ビード欠け、およびビード位置ずれを検査する（図５参照）。図５は、複数の検査項目ごとのマスタ検査判定およびＡＩ検査判定のそれぞれの適正例を示すテーブルである。第１検査判定部３７１は、マスタ検査判定用にデータ処理部３６によってデータ変換されたデータ（例えば点群データに基づいて生成された画像データ）と良品ワークのマスタデータとの比較（いわゆる画像処理）を行う。このため、図５に示されるように、第１検査判定部３７１は、溶接ビードの形状信頼性、ビード欠け、およびビード位置ずれを高精度に検査することができる。第１検査判定部３７１は、溶接ビードの形状信頼性、ビード欠けおよびビード位置ずれの検査結果を示す検査スコアを算出し、この検査スコアの算出値をマスタ検査判定結果として作成する。

検査判定部の一例としての第２検査判定部３７２～第Ｎ検査判定部３７Ｎは、ＡＩ検査判定（つまり、ｋ＝（Ｎ－１）種類の人工知能によるニューラルネットワークをそれぞれ形成し、センサ４により取得された溶接ビードの形状に関する入力データがデータ処理部３６による前処理後の入力データを対象としたＡＩに基づく溶接不良の有無を判別するビード外観検査）を行い、溶接ビードの穴あき、ピット、アンダーカット、スパッタ、突起の有無を検査する（図５参照）。溶接ビードの穴あき、ピット、アンダーカット、スパッタ、突起はあくまで例示的に列挙されたものであり、第２検査判定部３７２～第Ｎ検査判定部３７Ｎにより検査される不良種別はこれらに限定されない。第２検査判定部３７２～第Ｎ検査判定部３７Ｎのそれぞれは、該当する種別の溶接不良を検知したと判定した場合には、その溶接不良が検知された溶接ビードの位置を特定する。第２検査判定部３７２～第Ｎ検査判定部３７Ｎのそれぞれは、事前に所定の形状（例えば直線形状）の溶接ビードにおける溶接不良の種別ごとあるいは溶接不良の種別のグループごとに学習処理によって得られた学習モデル（ＡＩ）を用いて、それぞれの溶接不良の有無を判別する。これにより、第２検査判定部３７２～第Ｎ検査判定部３７Ｎのそれぞれは、たとえ本溶接により形成された溶接ビードの形状が直線形状でない（例えば曲線状、ウィービングあり）場合でも、データ処理部３６によって平面化処理された点群データを入力できるので、直線形状の溶接ビードを元にして学習処理されたＡＩにより、例えば溶接ビードの穴あき、ピット、アンダーカット、スパッタ、突起の有無を高精度に検査することができる。なお、第２検査判定部３７２～第Ｎ検査判定部３７Ｎのそれぞれは、第１検査判定部３７１で実行される溶接ビードの形状信頼性、ビード欠け、およびビード位置ずれの検査は実行しない。第２検査判定部３７２～第Ｎ検査判定部３７Ｎは、溶接ビードの穴あき、ピット、アンダーカット、スパッタ、突起の検査結果（言い換えると、発生確率を示す検査スコア）を算出し、この検査スコアの算出値をＡＩ検査判定結果として作成する。

従って、図５に示されるように、検査結果判定部３７は、それぞれの種別の溶接不良の検査に適するようにマスタ検査判定とＡＩ検査判定とを併用的に使い分けて実行することで、溶接ビードの形状信頼性、ビード欠け、ビード位置ずれ、穴あき、ピット、アンダーカット、スパッタ、突起の有無を網羅的かつ高精度に検査することができる。なお、上述した説明はＮ＝２を例示したものであるが、Ｎ＝３の場合、第２検査判定部３７２は溶接不良の種別として例えば溶接ビードの穴あき、ピットの有無をＡＩにより検知可能であり、第Ｎ検査判定部３７Ｎ（Ｎ＝３）は溶接不良の種別として例えば溶接ビードのアンダーカット、スパッタ、突起の有無を異なるＡＩにより検知可能である。つまり、ＡＩ検査判定では、検査項目となる溶接不良の種別の組み合わせ（例えば（穴あきとピット）、（アンダーカット、スパッタ、突起）の組み合わせ）が自由にカスタマイズ可能であり、この組み合わせごとに異なるＡＩによって検知可能となるように任意に複数のＡＩ（学習モデル）が用意されてよい。

総合判定部の一例としての検査結果判定部３７は、第１検査判定部３７１により作成されたマスタ検査判定結果と第２検査判定部３７２～第Ｎ検査判定部３７Ｎのそれぞれにより作成されたＡＩ検査判定結果とに基づく総合判定（図４のステップＳｔ２６参照）を行い、この総合判定の結果を含む外観検査報告を作成してメモリ３２に記憶するとともに、通信部３０を介して上位装置１に送る。なお、検査結果判定部３７は、上述したマスタ検査判定結果およびＡＩ検査判定結果に基づいて作成される総合判定結果に従って、溶接ロボットＭＣ１によるリペア溶接が可能であるか否か（言い換えると、溶接ロボットＭＣ１によるリペア溶接がよいか、あるいは人手によるリペア溶接がよいか）を判定し、その判定結果を上述した外観検査報告に含めて出力してよい。

リペア溶接プログラム作成部３８は、検査結果判定部３７によるワークＷｋ（例えばワークあるいはリペアワーク）の外観検査報告とワーク情報（例えばワークあるいはリペアワークの溶接不良の検出点の位置を示す座標等の情報）とを用いて、溶接ロボットＭＣ１により実行されるべきワークＷｋ（例えばワークあるいはリペアワーク）のリペア溶接プログラムを作成する。リペア溶接プログラムには、リペア溶接の実行中に電源装置５００、マニピュレータ２００、ワイヤ送給装置３００、溶接トーチ４００等を制御するための、溶接電流、溶接電圧、オフセット量、溶接速度、溶接トーチ４００の姿勢等の各種のパラメータが含まれてよい。なお、生成されたリペア溶接プログラムは、プロセッサ３１内に記憶されてもよいし、メモリ３２内のＲＡＭに記憶されてもよい。

センサ４は、例えば３次元形状センサであり、溶接ロボットＭＣ１の先端に取り付けられ、ワークＷｋ（例えばワーク）上の溶接箇所の形状を特定し得る複数の点群データを取得可能であり、この点群データに基づいて溶接箇所の３次元形状を特定可能な点群データを生成して検査制御装置３に送る。なお、センサ４は、溶接ロボットＭＣ１の先端に取り付けられていなく、溶接ロボットＭＣ１とは別個に配置されている場合には、検査制御装置３から送られた溶接箇所の位置情報に基づいて、ワークＷｋ（例えば、ワークあるいはリペアワーク）上の溶接箇所を走査可能に構成されたレーザ光源（図示略）と、溶接箇所の周辺を含む撮像領域を撮像可能に配置され、溶接箇所に照射されたレーザ光のうち反射されたレーザ光の反射軌跡（つまり、溶接箇所の形状線）を撮像するカメラ（図示略）とにより構成されてよい。この場合、センサ４は、カメラにより撮像されたレーザ光に基づく溶接箇所の形状データ（言い換えると、溶接ビードの画像データ）を検査制御装置３に送る。なお、上述したカメラは、少なくともレンズ（図示略）とイメージセンサ（図示略）とを有して構成される。イメージセンサは、例えばＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）またはＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉ－ｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）等の固体撮像素子であり、撮像面に結像した光学像を電気信号に変換する。

（溶接システムの動作）
次に、実施の形態１に係る溶接システム１００による本溶接、ビード外観検査およびリペア溶接の一連の動作手順について、図３を参照して説明する。図３は、実施の形態１に係る溶接システム１００による本溶接、ビード外観検査およびリペア溶接を含む一連の処理手順例を示すシーケンス図である。図３の説明では、複数の元ワークを用いた本溶接、そしてワークのビード外観検査が不合格（つまり溶接不良がある旨の総合判定結果）となったことに基づいて行われるリペア溶接の各工程に関して上位装置１とロボット制御装置２と検査制御装置３との間で行われる動作手順を例示して説明する。

図３において、上位装置１は、本溶接の対象となる元ワークのワーク情報（例えばＩＤ、名前、および元ワークの溶接箇所）をそれぞれ取得し（Ｓｔ１）、元ワークのワーク情報を含む本溶接の実行指令を生成する。上位装置１は、元ワークのワーク情報を含む本溶接の実行指令をロボット制御装置２に送る（Ｓｔ２）。なお、上位装置１を介さずに、ロボット制御装置２が、ステップＳｔ１，Ｓｔ２の処理をそれぞれ実行してもよい。この場合には、ロボット制御装置２のメモリ２２には外部ストレージＳＴに保存されているデータと同じデータが保存されているか、あるいはロボット制御装置２が外部ストレージＳＴからデータの取得を可能に接続されていることが好ましい。

ロボット制御装置２は、上位装置１から送られた本溶接の実行指令を受信すると、その実行指令に含まれる複数の元ワークのそれぞれのワーク情報を用いて、溶接ロボットＭＣ１により実行される本溶接の本溶接プログラムを作成し、その本溶接プログラムに従った本溶接を溶接ロボットＭＣ１に実行させる（Ｓｔ３）。ロボット制御装置２は、種々の公知方法により、溶接ロボットＭＣ１による本溶接の完了を判定すると、本溶接が完了した旨の本溶接完了通知を生成して上位装置１に送る（Ｓｔ４）。上位装置１は、本溶接完了通知を受けると、ワークの外観検査用プログラムを含む外観検査用プログラムの実行指令を生成してロボット制御装置２に送るとともに（Ｓｔ５）、ワークのビード外観検査の実行指令を生成して検査制御装置３に送る（Ｓｔ６）。ロボット制御装置２は、ビード外観検査の開始に伴って上位装置１から受けた外観検査用プログラムを実行して溶接ロボットＭＣ１に取り付けられたセンサ４を溶接線上に沿って動かす（Ｓｔ７）。センサ４は、ロボット制御装置２によりワークの溶接箇所を走査可能に移動させられている間、ワークの３次元形状を特定可能な点群データを取得する（Ｓｔ７）。

検査制御装置３は、センサ４により取得された溶接ビードの３次元形状を特定可能な点群データを入力データとして用い、この入力データを対象とした前処理（上述参照）を施し、上述したマスタ検査判定およびＡＩ検査判定のそれぞれを個別に（並列的に）実行する（Ｓｔ７）。特に、検査制御装置３は、入力データを対象として、所定の形状（例えば直線形状）を有する溶接ビードに変換するための前処理（例えば平面化処理）を施した上でＡＩ検査判定を行う（Ｓｔ７）。検査制御装置３は、ステップＳｔ７での個別のビード外観検査（つまり、マスタ検査判定およびＡＩ検査判定）のそれぞれの結果に基づいて、ワークの溶接ビードのビード外観検査の総合判定を行う（Ｓｔ８）。

検査制御装置３は、ステップＳｔ８の総合判定の結果として、ワークには溶接不良があるためにリペア溶接が必要であると判定した場合（Ｓｔ９）、本溶接プログラムをロボット制御装置２から取得し、この本溶接プログラムの一部を改変することでリペア溶接プログラムを作成する（Ｓｔ９）。なお、改変される一部は、例えばリペア溶接が行われる箇所（範囲）を示す内容である。また、図３では詳細の図示を省略しているが、検査制御装置３は、ステップＳｔ９において本溶接プログラムのデータをロボット制御装置２に要求し、この要求に応じてロボット制御装置２から送られた本溶接プログラムのデータを取得してよいし、あるいはステップＳｔ３の後にロボット制御装置２から送られた本溶接プログラムのデータを予め取得してもよい。これにより、検査制御装置３は、ロボット制御装置２から取得された本溶接プログラムのデータを部分的に改変することで、効率的にリペア溶接プログラムのデータを作成することができる。検査制御装置３は、ステップＳｔ８での総合判定の結果とリペア溶接プログラムとを含む外観検査報告を生成してロボット制御装置２に送る（Ｓｔ１０）。また、検査制御装置３は、同様に生成された外観検査報告を上位装置１にも送る（Ｓｔ１１）。

上位装置１は、ステップＳｔ１１での外観検査報告を受けて、ワークを対象としたリペア溶接の実行指令を生成してロボット制御装置２に送る（Ｓｔ１２）。ロボット制御装置２は、上位装置１から送られたリペア溶接の実行指令を受信すると、その実行指令で指定されるワークを対象としたリペア溶接プログラム（ステップＳｔ１０で受領）に基づいて、そのリペア溶接プログラムに従ったリペア溶接を溶接ロボットＭＣ１に実行させる（Ｓｔ１３）。ロボット制御装置２は、種々の公知方法により、溶接ロボットＭＣ１によるリペア溶接の完了を判定すると、リペアワークのワーク情報（例えば、リペアワークのＩＤ、本溶接に使用された複数の元ワークのそれぞれのＩＤを含むワーク情報（例えば元ワークのＩＤ、名前、元ワークの溶接箇所）、本溶接およびリペア溶接の各実行時の溶接条件））を上位装置１に送る（Ｓｔ１４）。

上位装置１は、ロボット制御装置２から送られたリペアワークのＩＤを含むワーク情報を受信すると、リペアワークのＩＤに対応するユーザに適する管理用ＩＤを設定するとともに、この管理用ＩＤに対応するリペアワークの溶接が完了した旨のデータを外部ストレージＳＴに保存する（Ｓｔ１５）。

次に、図３のステップＳｔ７での個別検査およびステップＳｔ８での総合判定の詳細について、図４を参照して説明する。図４は、マスタ検査判定ならびにＡＩ検査判定の詳細を示す処理手順例を示すフローチャートである。図４の説明を分かり易くするために、Ｎ＝２とする。

図４において、センサ４により取得された溶接ビードの３次元形状を特定可能な点群データＯＤ１は、マスタ検査判定およびＡＩ検査判定のいずれにも使用される。データ処理部３６は、センサ４からの点群データＯＤ１をマスタ検査判定に適したデータ形式（例えば溶接ビードの３次元形状を示す画像データ）に変換して第１検査判定部３７１に渡す。第１検査判定部３７１は、メモリ３２に保存されている良品ワークのマスタデータＭＤ１（例えば良品ワークの溶接ビードの理想的な３次元形状を示す画像データ）をメモリ３２から読み出し、データ処理部３６からの画像データとマスタデータＭＤ１とを比較するマスタ検査判定を実行する（Ｓｔ２１Ａ）。

第１検査判定部３７１は、検査項目（例えば形状信頼性、ビード欠け、ビード位置ずれ）ごとに算出された検査スコアが検査項目ごとに予め設定された閾値以上となるか否かを判定する（Ｓｔ２２Ａ）。つまり、第１検査判定部３７１は、点群データＯＤ１に基づく画像データとマスタデータＭＤ１との比較により、形状信頼性の検査スコアが形状信頼性用閾値以上となるか、ビード欠けの有無に関する検査スコアがビード欠け用閾値以上となるか、ビード位置ずれの有無に関する検査スコアがビード位置ずれ用閾値以上となるか否かを判別する（Ｓｔ２２Ａ）。第１検査判定部３７１は、形状信頼性用閾値、ビード欠け用閾値、ビード位置ずれ用閾値以上となる検査スコアをそれぞれ得たと判定した場合には（Ｓｔ２２Ａ、ＹＥＳ）、当該検査項目は「ＯＫ」（つまり、形状信頼性が満たされ、ビード欠けあるいはビード位置ずれは検知されない）と判定する（Ｓｔ２３Ａ）。一方、第１検査判定部３７１は、形状信頼性用閾値、ビード欠け用閾値、ビード位置ずれ用閾値未満となる検査スコアを得たと判定した場合には（Ｓｔ２２Ａ、ＮＯ）、当該検査項目は「ＮＧ」（つまり、形状信頼性が足りないか、ビード欠けあるいはビード位置ずれが検知された）と判定する（Ｓｔ２４Ａ）。第１検査判定部３７１は、ステップＳｔ２３ＡあるいはステップＳｔ２４Ａの判定結果をマスタ検査判定結果として取得する（Ｓｔ２５Ａ）。

データ処理部３６は、ＡＩ検査判定用前処理として、入力データ（つまり溶接ビードの点群データＯＤ１）の形状を所定の形状（例えば直線形状）に変換するための平面化処理を施し（Ｓｔ２１Ｂ０）、平面化処理後の入力データを検査結果判定部３７に送る。なお、ステップＳｔ２１Ｂ０において、データ処理部３６は、平面化処理だけでなく補正処理（例えば溶接ビードの位置とは異なる明らかなノイズとなる点群データを削除する処理、穴あきに相当しない点群データを補間する処理）を行ってもよい。第Ｎ検査判定部３７Ｎは、データ処理部３６により前処理が施された入力データを対象として、溶接ビードにおける溶接不良の有無をＡＩにより検査する（Ｓｔ２１Ｂ）。第Ｎ検査判定部３７Ｎは、検査項目（例えば穴あき、ピット、アンダーカット、スパッタ、突起）ごとにＡＩエンジン（例えばニューラルネットワーク）の出力値となる不良確率値（つまり検査スコア）が検査項目ごとに予め設定された閾値以下となるか否かを判定する（Ｓｔ２２Ｂ）。つまり、第Ｎ検査判定部３７Ｎは、データ処理部３６によって前処理が施された点群データを入力したＡＩエンジンによって検査項目ごとに算出された不良確率値が穴あき検知用閾値、ピット検知用閾値、アンダーカット検知用閾値、スパッタ検知用閾値、突起検知用閾値以下となるか否かを判別する（Ｓｔ２２Ｂ）。第Ｎ検査判定部３７Ｎは、検査項目ごとのＡＩエンジンの出力値（不良確率値）が穴あき検知用閾値、ピット検知用閾値、アンダーカット検知用閾値、スパッタ検知用閾値、突起検知用閾値以下となると判定した場合には（Ｓｔ２２Ｂ、ＹＥＳ）、当該検査項目は「ＯＫ」（つまり、穴あき、ピット、アンダーカット、スパッタ、突起はいずれも検知されない）と判定する（Ｓｔ２３Ｂ）。一方、第Ｎ検査判定部３７Ｎは、検査項目ごとのＡＩエンジンの出力値（不良確率値）が穴あき検知用閾値、ピット検知用閾値、アンダーカット検知用閾値、スパッタ検知用閾値、突起検知用閾値以上となると判定した場合には（Ｓｔ２２Ｂ、ＮＯ）、当該検査項目は「ＮＧ」（つまり、穴あき、ピット、アンダーカット、スパッタ、突起のいずれかが検知された）と判定する（Ｓｔ２４Ｂ）。第Ｎ検査判定部３７Ｎは、ステップＳｔ２３ＢあるいはステップＳｔ２４Ｂの判定結果をＡＩ検査判定結果として取得する（Ｓｔ２５Ｂ）。

総合判定部の一例としての検査結果判定部３７は、ステップＳｔ２５Ａで得られたマスタ検査判定結果とステップＳｔ２５Ｂで得られたＡＩ検査判定結果とを用いて、ビード外観検査の総合判定を行う（Ｓｔ２６）。例えば、検査結果判定部３７は、マスタ検査判定結果およびＡＩ検査判定結果のいずれも溶接不良が無い旨の結果を得たと判定した場合には、そのビード外観検査は合格（言い換えると、リペア溶接は不要）と判定する。一方、検査結果判定部３７は、マスタ検査判定結果およびＡＩ検査判定結果のどちらかで、いずれかの溶接不良を検知した旨の結果を得たと判定した場合には、そのビード外観検査は不合格（言い換えると、検知された溶接不良の補修を行うためのリペア溶接が必要）と判定する。

次に、図４のステップＳｔ２１Ｂ０の第１の前処理例について、図６を参照して説明する。図６は、図４のステップＳｔ２１Ｂ０の第１の前処理例を模式的に示す図である。第１の前処理例では、データ処理部３６は、本溶接により形成された溶接ビードＢＤ１の点群データが曲線形状ＣＲ１を有する場合に、その曲線形状を直線形状ＬＮ１となるように平面化処理する。なお、図６の説明を分かり易くするために、図６には溶接ビードＢＤ１の一部の区間のみが部分的に図示されているが、図６は溶接ビードＢＤ１の全区間を示してもよい。

図６において、データ処理部３６は、例えば点ＴＧ１，ＴＧ２，ＴＧ３，ＴＧ４，ＴＧ５，ＴＧ６，ＴＧ７，ＴＧ８，ＴＧ９ｚを有する溶接ビードＢＤ１の点群データＯＤ１を入力して取得する（Ｓｔ２１Ｂ０－１）。点群データＯＤ１は、個々の点ＴＧ１～ＴＧ９ｚの位置（座標）のデータを含む。なお、点ＴＧ９ｚは他の点ＴＧ１～ＴＧ８とは異なり、ノイズとして取得された点である。データ処理部３６は、点ＴＧ１～ＴＧ８のそれぞれの中心点Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，Ｃ４，Ｃ５，Ｃ６，Ｃ７，Ｃ８を通過する曲線（例えば円あるいは楕円）の曲率を算出する。

データ処理部３６は、この曲率の算出値の逆数を用い、点ＴＧ１～ＴＧ８の全てが同一直線状に位置する（例えば、両端の点ＴＧ１，ＴＧ８以外の中間となる点ＴＧ２～ＴＧ７のそれぞれを点ＴＧ２ａ，ＴＧ３ａ，ＴＧ４ａ，ＴＧ５ａ，ＴＧ６ａ，ＴＧ７ａに移動させる）平面化処理を施す（Ｓｔ２１Ｂ０－２）。なお、ステップＳｔ２１Ｂ０－２では、点ＴＧ９はノイズであるため平面化処理の対象とはならない。また、データ処理部３６は、両端の点ＴＧ１，ＴＧ８を通過する直線形状となるように平面化処理を施して溶接ビードＢＤ２の点群データを作成した。しかし、直線形状の通過点は点ＴＧ１，ＴＧ８に限定されず、平面化処理後の溶接ビードが直線形状を有すれば、通過点となる２点は点ＴＧ１，ＴＧ８の組に限定されない。

データ処理部３６は、ノイズとみなされる点ＴＧ９ｚを補正処理によって削除する（Ｓｔ２１Ｂ０－３）。これにより、データ処理部３６は、曲線形状ＣＲ１の溶接ビードＢＤ１の点群データから、直線形状ＬＮ１の溶接ビードＢＤ２の点群データを高精度に得ることができる。言い換えると、溶接システム１００において、直線形状の溶接ビードを入力した場合の溶接不良の有無をＡＩにより高精度に検知できるので、ＡＩ検査判定の精度が向上する。

次に、図４のステップＳｔ２１Ｂ０の第２の前処理例について、図７を参照して説明する。図７は、図４のステップＳｔ２１Ｂ０の第２の前処理例を模式的に示す図である。第２の前処理例では、データ処理部３６は、本溶接時にウィービングにより形成された溶接ビードＢＤ４の点群データが曲線形状ＣＲ２を有する場合に、その曲線形状を直線形状ＬＮ２となるように平面化処理する。なお、図７の説明を分かり易くするために、図７には溶接ビードＢＤ４の一部の区間のみが部分的に図示されているが、図７は溶接ビードＢＤ２の全区間を示してもよい。

図７において、データ処理部３６は、例えば点ＴＧ１，ＴＧ２，ＴＧ３，ＴＧ４，ＴＧ５，ＴＧ６，ＴＧ７，ＴＧ８，ＴＧ９，ＴＧ１０，ＴＧ１１，ＴＧ１２，ＴＧ１３，ＴＧ１４，ＴＧ１５を有する溶接ビードＢＤ２の点群データＯＤ１を入力して取得する（Ｓｔ２１Ｂ０－１）。点群データＯＤ１は、個々の点ＴＧ１～ＴＧ１５の位置（座標）のデータを含む。データ処理部３６は、点ＴＧ１～ＴＧ１５のそれぞれの中心点Ｃ１～Ｃ８，…，Ｃ１５を通過する曲線（例えば円あるいは楕円）の曲率を算出する。

データ処理部３６は、この曲率の算出値の逆数を用い、点ＴＧ１～ＴＧ１５の全てが同一直線状に位置する（例えば、点ＴＧ１，ＴＧ８，ＴＧ１５以外の中間となる点ＴＧ２～ＴＧ７，ＴＧ９～ＴＧ１４のそれぞれを点ＴＧ２ａ，ＴＧ３ａ，ＴＧ４ａ，ＴＧ５ａ，ＴＧ６ａ，ＴＧ７ａ，ＴＧ９ａ，ＴＧ１０ａ，ＴＧ１１ａ，ＴＧ１２ａ，ＴＧ１３ａ，ＴＧ１４ａに移動させる）平面化処理を施す（Ｓｔ２１Ｂ０－２）。また、データ処理部３６は、点ＴＧ１，ＴＧ８，ＴＧ１５を通過する直線形状となるように平面化処理を施して溶接ビードＢＤ５の点群データを作成した。しかし、直線形状の通過点は点ＴＧ１，ＴＧ８，ＴＧ１５に限定されず、平面化処理後の溶接ビードが直線形状を有すれば、通過点となる３点は点ＴＧ１，ＴＧ８，ＴＧ１５の組に限定されない。これにより、データ処理部３６は、曲線形状ＣＲ２の溶接ビードＢＤ４の点群データから、直線形状ＬＮ２の溶接ビードＢＤ２の点群データを高精度に得ることができる。言い換えると、溶接システム１００において、直線形状の溶接ビードを入力した場合の溶接不良の有無をＡＩにより高精度に検知できるので、ＡＩ検査判定の精度が向上する。

次に、図４のステップＳｔ２１Ｂ０の第３の前処理例について、図８を参照して説明する。図８は、図４のステップＳｔ２１Ｂ０の第３の前処理例を模式的に示す図である。第３の前処理例では、データ処理部３６は、本溶接により形成された溶接ビードＢＤ６の点群データが円形状（楕円形状でも可）を有する場合に、その円形状を複数の直線形状Ｌ１１，Ｌ１２，Ｌ１３，Ｌ１４に区分し、複数の直線形状の区間ＬＮ１１，ＬＮ１２，ＬＮ１３，ＬＮ１４を有するように平面化処理する。

溶接ビードＢＤ６は、例えば、点ＴＧ１１から時計回りに複数の点が円周方向に配置されて点ＴＧ２６までの計１６個の点群データにより構成される。なお、この点の数はあくまで一例であり、限定されるものでないことは言うまでもない。データ処理部３６は、溶接ビードＢＤ６に対し、例えば点ＴＧ１１から点ＴＧ１４までの点群を対象として第１の平面化処理を実行（図６参照）して第１の直線形状の区間ＬＮ１１の点群データを作成する。同様に、データ処理部３６は、溶接ビードＢＤ６に対し、例えば点ＴＧ１４から点ＴＧ１８までの点群を対象として第２の平面化処理、点ＴＧ１８から点ＴＧ２２までの点群を対象として第３の平面化処理、点ＴＧ２２から点ＴＧ２６までの点群を対象として第４の平面化処理をそれぞれ実行（図６参照）して第２，第３，第４の直線形状の区間ＬＮ１２，ＬＮ１３，ＬＮ１４の点群データをそれぞれ作成する。これにより、データ処理部３６は、円形状の溶接ビードＢＤ６の点群データから、４つの直線形状の区間ＬＮ１１，ＬＮ１２，ＬＮ１３，ＬＮ１４を有する溶接ビードの点群データに変換できる。言い換えると、溶接システム１００において、直線形状の溶接ビードを入力した場合の溶接不良の有無をＡＩにより高精度に検知できるので、円形状の溶接ビードＢＤ６の点群データが入力されたとしてもＡＩ検査判定の精度が向上する。

次に、図４のステップＳｔ２１Ｂ０の第４の前処理例について、図９を参照して説明する。図９は、図４のステップＳｔ２１Ｂ０の第４の前処理例を模式的に示す図である。第４の前処理例では、データ処理部３６は、例えばモニタＭＮ２に表示された、本溶接により形成された溶接ビードＢＤ６の点群データが円形状（楕円形状でも可）を有する場合に、ユーザの指定操作を受けて指定された複数の直線形状Ｌ１１，Ｌ１２，Ｌ１３，Ｌ１４に区分し、複数の直線形状の区間ＬＮ１１，ＬＮ１２，ＬＮ１３，ＬＮ１４を有するように４つの曲線状の点群データを平面化処理する。溶接ビードＢＤ６の点群データは、データ処理部３６によりモニタＭＮ２に表示される。データ処理部３６は、溶接ビードＢＤ６の点群データが表示されたモニタＭＮ２に対するユーザ操作を受け付けることが可能である。ここで、溶接ビードＢＤ６を構成する４つの曲線状の点群データは、ユーザ操作によりモニタＭＮ２上で指定される。データ処理部３６は、この指定を検知すると、溶接ビードＢＤ６を構成する４つの曲線状の点群データを、図６を参照して説明したように、４つの直線形状の区間ＬＮ１１，ＬＮ１２，ＬＮ１３，ＬＮ１４の点群データに変換する。これにより、データ処理部３６は、円形状の溶接ビードＢＤ６の点群データから、ユーザによる直感的かつ視覚的な操作によって４つの直線形状の区間ＬＮ１１，ＬＮ１２，ＬＮ１３，ＬＮ１４を有する溶接ビードの点群データに変換できる。従って、溶接ビードが例えば自由曲線のように複雑な形状を有する場合でも、複数の直線形状の区分に区切ることで、直線形状の点群データに置き換えることができる。言い換えると、溶接システム１００において、直線形状の溶接ビードを入力した場合の溶接不良の有無をＡＩにより高精度に検知できるので、円形状あるいは楕円形状の溶接ビードＢＤ６の点群データが入力されたとしてもＡＩ検査判定の精度が向上する。

なお、上述した図６～図９では、説明を簡易化するため、溶接ロボットＭＣ１による本溶接時あるいはリペア溶接時の溶接線の形状（言い換えると、溶接ビードの形状）が平面（２次元）の曲線である例を挙げて説明したが、溶接線（言い換えると、溶接ビード）の形状は平面（２次元）の曲線に限定されない。例えば、溶接線は空間（３次元）の曲線であってもよい。この場合、検査制御装置３のデータ処理部３６あるいは上位装置１Ａのデータ処理部１５は、曲率だけでなく捩れ率（つまり平面曲線がどれだけ３次元方向に離れていくかを示す量）に基づいて、溶接線に沿って得られた溶接ビードの点群データを対象として直線（１次元）の形状となるように平面化処理を行う。これにより、溶接線平面（２次元）の曲線だけに限らず空間（３次元）の曲線を構成する溶接ビードの点群データが入力された場合でも、人工知能による溶接不良の検知を的確に行える。

以上により、実施の形態１に係る溶接システム１００では、ビード外観検査装置の一例としての検査制御装置３は、溶接により生産されたワークの溶接ビードに関する入力データ（例えば点群データＯＤ１）をプロセッサ３１において入力する。検査制御装置３は、入力データを対象として、溶接ビードの形状を所定の形状（例えば直線形状）に変換する前処理を施し、ｋ（ｋ：１以上の整数）種類の人工知能を搭載し、前処理が施された入力データを対象とするｋ種類の人工知能の処理に基づいて溶接ビードの溶接不良の有無を第２検査判定部３７２～第Ｎ検査判定部３７Ｎのそれぞれで行う。ｋ＝（Ｎ－１）であり、以下同様である。

これにより、検査制御装置３は、センサ４から入力された溶接ビードの点群データの形状に拘わりなく、データ処理部３６によって共通的な所定の形状となるように平面化処理を施して溶接ビードの形状を直線化できるので、ＡＩ（つまり、第２検査判定部３７２～第Ｎ検査判定部３７Ｎ）において、溶接ビードにおける溶接不良の有無を高精度に検知できる。従って、検査制御装置３は、本溶接により生産されたワークのビード外観検査をより一層効率的かつ高精度に行うことができる。

また、検査制御装置３は、入力された入力データと良品ワークのマスタデータＭＤ１との比較に基づいて、溶接ビードの形状に関する検査判定（例えばマスタ検査判定）を第１検査判定部３７１（第２の検査判定部の一例）で行う。検査制御装置３は、第１検査判定部３７１および第２検査判定部３７２～第Ｎ検査判定部３７Ｎのそれぞれの判定結果に基づいて、溶接ビードのビード外観検査の結果を検査結果判定部３７において出力デバイス（例えばモニタＭＮ２）に出力する。これにより、検査制御装置３は、溶接ビードの３次元形状を示す入力データとマスタデータＭＤ１との比較に基づくマスタ検査判定とＡＩ処理に基づいて溶接ビードの溶接不良の有無を検知するＡＩ検査判定と併用して実行できるので、本溶接により生産されたワークの溶接ビードの外観検査をより一層効率的に行うことができる。特にＡＩ処理で溶接不良の有無を検知する際には、ユーザのビード外観検査の対象となる検査項目に合わせてｋ（＝（Ｎ－１））種類の異なるＡＩを用意できる。従って、検査制御装置３は、溶接ビードの外観検査のユーザへの利便性を高めることができる。

また、ｋ個のＡＩ検査判定の対象となる溶接ビードの溶接不良に関する外観検査項目と、第２の検査判定部（つまりマスタ検査判定）の対象となる溶接ビードの形状に関する外観検査項目とが異なる。これにより、検査制御装置３は、ＡＩ検査判定により高精度に検知される溶接ビードの溶接不良に関する外観検査項目とマスタ検査判定により高精度に検知される溶接ビードの形状に関する外観検査項目とを含めて網羅的に検査できる。

また、ｋが２以上の整数となる場合に、第２検査判定部３７２～第Ｎ検査判定部３７Ｎ（言い換えると、ｋ個の第２検査判定部の一例）のそれぞれにより実行される溶接ビードの溶接不良に関する外観検査項目が異なる。例えば、第２検査判定部３７２は溶接ビードの穴あきおよびスパッタのそれぞれの有無を検知し、第Ｎ検査判定部３７Ｎは溶接ビードのピットおよびアンダーカットのそれぞれの有無を検知する。これにより、検査制御装置３は、検査項目ごとにＡＩ処理で高精度に検知できるＡＩ検査判定の組み合わせを複数設けることができるので、例えば１種類のＡＩ処理により数多くの検査項目を検査する場合に比べて溶接ビードの溶接不良の種別のそれぞれの有無の検査を高精度に行える。

また、検査制御装置３は、入力データを対象として、溶接ビードの形状を直線形状にする平面化処理を施す。これにより、検査制御装置３は、入力される溶接ビードの形状が直線形状となる場合の溶接不良を検知可能なＡＩ（つまり、後述する第２検査判定部３７２～第Ｎ検査判定部３７Ｎ）を搭載しておくことで、データ処理部３６によって平面化処理が施されて溶接ビードの形状が直線化された点群データを用いて、溶接不良を高精度に検知できる。

また、検査制御装置３は、平面化処理後の入力データに所定の補正処理を施す。これにより、検査制御装置３は、例えば明らかにノイズとなる点群データを削除したり、穴あきに相当しない点群データを補間したりすることで、溶接不良の有無をより高精度に検知できる。

また、検査制御装置３は、ワークの溶接ビードの溶接不良箇所を対象とするリペア溶接を実行可能な溶接ロボットＭＣ１との間で通信する。検査制御装置３は、第１検査判定部３７１およびｋ個の検査判定部（例えば第２検査判定部３７２～第Ｎ検査判定部３７Ｎ）のそれぞれの判定結果のうちいずれかの外観検査項目が不良ありと判定した場合に、不良ありと判定された溶接ビードの該当箇所を修正するリペア溶接の実行指示を、溶接ロボットＭＣ１に送る。これにより、検査制御装置３は、マスタ検査判定およびＡＩ検査判定のそれぞれの結果に基づいた総合判定としていずれかの検査項目で溶接不良を検知したと判定した場合に、その溶接不良となった検査項目を溶接ロボットＭＣ１で自動的に修正するためのリペア溶接の指示を溶接ロボットＭＣ１に実行でき、迅速かつスムーズにワークの完成度を高めることができる。

また、ｋ個の検査判定（ＡＩ検査判定）の対象となる溶接ビードの溶接不良に関する外観検査項目は、溶接ビードの穴あき、ピット、アンダーカット、スパッタ、突起である。第２の検査判定部（マスタ検査判定）の対象となる溶接ビードの形状に関する外観検査項目は、溶接ビードの形状、溶接ビードの欠け、溶接ビードの位置ずれである。これにより、検査制御装置３は、マスタ検査判定により高精度に検知される溶接ビードの外観検査項目（例えば溶接ビードの形状、溶接ビードの欠け、溶接ビードの位置ずれ）とＡＩ検査判定により高精度に検知される溶接ビードの外観検査項目（例えば溶接ビードの穴あき、ピット、アンダーカット、スパッタ、突起）とを含めて網羅的に検査できる。

（実施の形態２）
実施の形態１では、マスタ検査判定およびＡＩ検査判定の両方が検査制御装置３において実行される。実施の形態２では、マスタ検査判定とＡＩ検査判定とが異なる装置で実行される例を説明する。以下、マスタ検査判定は検査制御装置３で実行され、ＡＩ検査判定は上位装置１で実行されるとして説明する。但し、ＡＩ検査判定は上位装置１以外の他の装置で実行されても構わない。

（溶接システムの構成）
図１０は、実施の形態２に係る検査制御装置３Ａ、ロボット制御装置２および上位装置１Ａの内部構成例を示す図である。図１０の説明において、図２の各部の構成と同一のものには同一の符号を付与して説明を簡略化あるいは省略し、異なる内容について説明する。また、実施の形態２に係る溶接システム１００Ａの構成は実施の形態１に係る溶接システム１００と同一の構成である（図１参照）。

ビード外観検査システムの一例としての溶接システム１００Ａは、外部ストレージＳＴ、入力インターフェースＵＩ１およびモニタＭＮ１のそれぞれと接続された上位装置１Ａと、ロボット制御装置２と、検査制御装置３Ａと、センサ４と、本溶接ロボットＭＣ１ａと、リペア溶接ロボットＭＣ１ｂとを含む構成である。

ビード外観検査装置の一例としての検査制御装置３Ａでは、プロセッサ３１Ａは、判定閾値記憶部３４と、形状検出制御部３５と、データ処理部３６と、検査結果判定部３７Ａと、リペア溶接プログラム作成部３８と、を含む構成である。検査結果判定部３７Ａは、第１検査判定部３７１のみ有する。第１検査判定部３７１の構成は実施の形態１と同様であるため、説明を省略する。

ビード外観検査装置の一例としての上位装置１Ａでは、プロセッサ１１Ａは、セル制御部１３と、データ処理部１５と、第２検査判定部１４２～第Ｎ検査判定部１４Ｎと、を含む構成である。

データ処理部１５は、ＡＩ検査判定用前処理として、入力データ（つまり溶接ビードの点群データＯＤ１）の形状を所定の形状（例えば直線形状）に変換するための平面化処理を施し（Ｓｔ２１Ｂ０）、平面化処理後の入力データを第２検査判定部１４２～第Ｎ検査判定部１４Ｎのそれぞれに送る。なお、ステップＳｔ２１Ｂ０において、データ処理部１５は、平面化処理だけでなく補正処理（例えば溶接ビードの位置とは異なる明らかなノイズとなる点群データを削除する処理、穴あきに相当しない点群データを補間する処理）を行ってもよい。

第２判定部の一例としての第２検査判定部１４２～第Ｎ検査判定部１４Ｎは、第２検査判定部３７２～第Ｎ検査判定部３７Ｎと同様に、ＡＩ検査判定（つまり、ｋ＝（Ｎ－１）種類の人工知能によるニューラルネットワークを形成し、データ処理部１５によって前処理が施された溶接ビードの形状に関する入力データを対象としたＡＩに基づく溶接の不良箇所の有無を判別するビード外観検査）を行い、溶接ビードの穴あき、ピット、アンダーカット、スパッタ、突起の有無を検査する（図５参照）。

（溶接システムの動作）
次に、実施の形態２に係る溶接システム１００Ａによる本溶接、ビード外観検査およびリペア溶接を含む一連の処理手順について、図１１を参照して説明する。図１１は、実施の形態２に係る溶接システム１００Ａによる本溶接、ビード外観検査およびリペア溶接を含む一連の処理手順例を示すシーケンス図である。図１１の説明では、複数の元ワークを用いた本溶接、そしてワークのビード外観検査が不合格となったことに基づいて行われるリペア溶接の各工程に関して上位装置１Ａとロボット制御装置２と検査制御装置３Ａとの間で行われる動作手順を例示して説明する。また、図１１の説明において、図３の処理と重複する処理については同一のステップ番号を付与して説明を簡略化あるいは省略し、異なる内容について説明する。

図１１において、ステップＳｔ６の後、ロボット制御装置２は、ビード外観検査の開始に伴って上位装置１Ａから受けた外観検査用プログラムを実行して溶接ロボットＭＣ１に取り付けられたセンサ４を溶接線上に沿って動かす（Ｓｔ７Ａ）。センサ４は、ロボット制御装置２によりワークの溶接箇所を走査可能に移動させられている間、ワークの３次元形状を特定可能な点群データを取得する（Ｓｔ７Ａ）。検査制御装置３Ａは、センサ４により取得された溶接ビードの３次元形状を特定可能な点群データを入力データとして用い、上述したマスタ検査判定を実行する（Ｓｔ７Ａ）。また、検査制御装置３Ａは、上述したＡＩ検査判定の実行指示をプロセッサ３１Ａで生成して上位装置１Ａに送る（Ｓｔ３１）。このＡＩ検査判定の実行指示には、例えば入力データ（上述参照）が含まれる。

上位装置１Ａは、ステップＳｔ３１で検査制御装置３Ａから送られたＡＩ検査判定の実行指示を受信すると、その実行指示に含まれる入力データを対象とした前処理（上述参照）を施し（Ｓｔ３２）、その実行指示に基づいてＡＩ検査判定を第２検査判定部１４２～第Ｎ検査判定部１４Ｎのそれぞれで実行する（Ｓｔ３２）。ステップＳｔ３２で実行されるＡＩ検査判定の詳細については実施の形態１で説明した内容と同一であるため、説明を省略する。上位装置１Ａは、ＡＩ検査判定（つまりＡＩ処理による検査項目ごとの溶接不良の有無の検知）の処理結果を生成して検査制御装置３Ａに送る（Ｓｔ３３）。検査制御装置３Ａは、ステップＳｔ７Ａでの検査制御装置３Ａによるマスタ検査判定およびステップＳｔ３２での上位装置１ＡによるＡＩ検査判定のそれぞれの結果に基づいて、ワークのビード外観検査の総合判定を行う（Ｓｔ８Ａ）。ステップＳｔ８Ａで実行される総合判定の詳細については実施の形態１で説明した内容と同一であるため、説明を省略する。ステップＳｔ８Ａ以降の処理は図３と同一であるため、説明を省略する。

以上により、実施の形態２に係るビード外観検査システムの一例としての溶接システム１００Ａは、溶接により生産されたワークの溶接ビードに関する入力データ（例えば点群データＯＤ１）を検査制御装置３Ａにおいて入力する。溶接システム１００Ａは、入力データと良品ワークのマスタデータＭＤ１とを用い、入力データとマスタデータＭＤ１との比較に基づいて溶接ビードの形状に関する第１検査判定（例えばマスタ検査判定）を検査制御装置３Ａで行う。溶接システム１００Ａは、入力データを対象として、溶接ビードの形状を所定の形状（例えば直線形状）に変換する前処理を施し、ｋ（ｋ：１以上の整数）種類の人工知能を搭載し、前処理が施された入力データを対象とするｋ種類の人工知能の処理に基づいて溶接ビードの溶接不良の有無を上位装置１Ａの第２検査判定部１４２～第Ｎ検査判定部１４Ｎのそれぞれで検査判定する。検査制御装置３Ａは、検査制御装置３Ａの第１検査判定部３７１および上位装置１Ａの第２検査判定部１４２～第Ｎ検査判定部１４Ｎのそれぞれの判定結果に基づいて、溶接ビードのビード外観検査の結果を検査結果判定部３７において出力デバイス（例えばモニタＭＮ２）に出力する。

これにより、溶接システム１００Ａは、溶接ビードの３次元形状を示す入力データとマスタデータＭＤ１との比較に基づくマスタ検査判定を検査制御装置３Ａで行い、ＡＩ処理に基づいて溶接ビードの溶接不良の有無を検知するＡＩ検査判定を上位装置１Ａで分散して実行できる。従って、溶接システム１００Ａは、例えば実施の形態１のように検査制御装置３だけでマスタ検査判定およびＡＩ検査判定の両方を実行する場合に比べて、ビード外観検査の処理負荷を抑えることができる。また、溶接システム１００Ａは、本溶接により生産されたワークの溶接ビードの外観検査を効率的かつ高精度に行うことができる。特にＡＩ処理で溶接不良の有無を検知する際には、ユーザのビード外観検査の対象となる検査項目に合わせてｋ（＝（Ｎ－１））種類の異なるＡＩを用意できる。従って、溶接システム１００Ａは、溶接ビードの外観検査のユーザへの利便性を高めることができる。

以上、図面を参照しながら各種の実施の形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例、修正例、置換例、付加例、削除例、均等例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。また、発明の趣旨を逸脱しない範囲において、上述した各種の実施の形態における各構成要素を任意に組み合わせてもよい。

なお、本出願は、２０２０年３月５日出願の日本特許出願（特願２０２０－０３８２０４）に基づくものであり、その内容は本出願の中に参照として援用される。

本開示は、本溶接により生産されたワークの溶接ビードの外観検査をより効率的かつ高精度に行うビード外観検査装置、ビード外観検査方法、プログラムおよびビード外観検査システムとして有用である。

１、１Ａ 上位装置
２ ロボット制御装置
４ センサ
１０、２０、３０ 通信部
１１、１１Ａ、２１、３１、３１Ａ プロセッサ
１２、２２、３２ メモリ
１３ セル制御部
２３ 本溶接プログラム作成部
２４ 演算部
２５ ロボット制御部
２６ 電源制御部
３３ 検査結果記憶部
３４ 判定閾値記憶部
３５ 形状検出制御部
３６ データ処理部
３７ 検査結果判定部
３７１ 第１検査判定部
１４２ 第２検査判定部
１４Ｎ、３７Ｎ 第Ｎ検査判定部
１００、１００Ａ 溶接システム
２００ マニピュレータ
３００ ワイヤ送給装置
３０１ 溶接ワイヤ
４００ 溶接トーチ
５００ 電源装置
ＭＣ１ 溶接ロボット
ＭＣ１ａ 本溶接ロボット
ＭＣ１ｂ リペア溶接ロボット
ＭＮ１、ＭＮ２ モニタ
ＳＴ 外部ストレージ

Claims (10)

1. 溶接により生産されたワークの溶接ビードに関する入力データを入力する入力部と、
   前記入力データを対象として、前記溶接ビードの形状を所定の形状に変換する前処理を施す前処理部と、
   ｋ（ｋ：１以上の整数）種類の人工知能を搭載し、前記前処理が施された入力データを対象とする前記ｋ種類の人工知能の処理に基づいて前記溶接ビードの溶接不良の有無を検査判定するｋ個の検査判定部と、を備え、
   前記前処理部は、前記溶接ビードの形状が曲線である場合に、前記入力データ上の前記曲線上の点を目標として移動させることにより前記溶接ビードの形状を一直線にする平面化処理を施す、
   ビード外観検査装置。
2. 前記入力部により入力された入力データと良品ワークのマスタデータとの比較に基づいて、前記溶接ビードの形状に関する検査判定を行う第２の検査判定部と、
   前記ｋ個の検査判定部および前記第２の検査判定部のそれぞれの判定結果に基づいて、前記溶接ビードの外観検査の結果を出力デバイスに出力する総合判定部と、を備える、
   請求項１に記載のビード外観検査装置。
3. 前記ｋ個の検査判定部の対象となる前記溶接ビードの溶接不良に関する外観検査項目と、前記第２の検査判定部の対象となる前記溶接ビードの形状に関する外観検査項目とが異なる、
   請求項２に記載のビード外観検査装置。
4. ｋが２以上の整数となる場合に、前記ｋ個の検査判定部のそれぞれにより実行される前記溶接ビードの溶接不良に関する外観検査項目が異なる、
   請求項１に記載のビード外観検査装置。
5. 前記前処理部は、前記平面化処理後の入力データに所定の補正処理を施す、
   請求項１に記載のビード外観検査装置。
6. 前記ワークの溶接ビードの溶接不良箇所を対象とするリペア溶接を実行可能な溶接ロボットとの間で通信する通信部、をさらに備え、
   前記総合判定部は、前記ｋ個の検査判定部および前記第２の検査判定部のそれぞれの判定結果のうちいずれかの外観検査項目が不良ありと判定した場合に、前記不良ありと判定された前記溶接ビードの溶接不良箇所を修正するリペア溶接の実行指示を、前記通信部を介して前記溶接ロボットに送る、
   請求項２に記載のビード外観検査装置。
7. 前記ｋ個の検査判定部の対象となる前記溶接ビードの溶接不良に関する外観検査項目は、前記溶接ビードの穴あき、ピット、アンダーカット、スパッタ、突起であり、
   前記第２の検査判定部の対象となる前記溶接ビードの形状に関する外観検査項目は、前記溶接ビードの形状、前記溶接ビードの欠け、前記溶接ビードの位置ずれである、
   請求項２に記載のビード外観検査装置。
8. ビード外観検査装置により実行されるビード外観検査方法であって、
   溶接により生産されたワークの溶接ビードに関する入力データを入力する工程と、
   前記入力データを対象として、前記溶接ビードの形状を所定の形状に変換する前処理を施す工程と、
   ｋ（ｋ：１以上の整数）種類の人工知能を搭載し、前記前処理が施された入力データを対象とする前記ｋ種類の人工知能の処理に基づいて前記溶接ビードの溶接不良の有無を検査判定するｋ個の検査判定工程と、を有し、
   前記前処理では、前記溶接ビードの形状が曲線である場合に、前記入力データ上の前記曲線上の点を目標として移動させることにより前記溶接ビードの形状を一直線にする平面化処理を施す、
   ビード外観検査方法。
9. コンピュータであるビード外観検査装置に、
   溶接により生産されたワークの溶接ビードに関する入力データを入力する工程と、
   前記入力データを対象として、前記溶接ビードの形状を所定の形状に変換する前処理を施す工程と、
   ｋ（ｋ：１以上の整数）種類の人工知能を搭載し、前記前処理が施された入力データを対象とする前記ｋ種類の人工知能の処理に基づいて前記溶接ビードの溶接不良の有無を検査判定するｋ個の検査判定工程と、を実行させ、
   前記前処理では、前記溶接ビードの形状が曲線である場合に、前記入力データ上の前記曲線上の点を目標として移動させることにより前記溶接ビードの形状を一直線にする平面化処理を施す、
   プログラム。
10. 溶接により生産されたワークの溶接ビードに関する入力データを入力する入力部と、
    前記入力データと良品ワークのマスタデータとを用い、前記入力データと前記マスタデータとの比較に基づいて前記溶接ビードの形状に関する第１検査判定を行う第１判定部と、
    前記入力データを対象として、前記溶接ビードの形状を所定の形状に変換する前処理を施す前処理部と、
    ｋ（ｋ：１以上の整数）種類の人工知能を搭載し、前記前処理が施された入力データを対象とする前記ｋ種類の人工知能の処理に基づいて前記溶接ビードの溶接不良の有無を検査判定するｋ個の第２判定部と、
    前記第１判定部および前記ｋ個の第２判定部のそれぞれの判定結果に基づいて、前記溶接ビードの外観検査の結果を出力デバイスに出力する総合判定部と、を備え、
    前記前処理部は、前記溶接ビードの形状が曲線である場合に、前記入力データ上の前記曲線上の点を目標として移動させることにより前記溶接ビードの形状を一直線にする平面化処理を施す、
    ビード外観検査システム。

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