JPH08122286A

JPH08122286A - 電気抵抗溶接のオンライン非破壊検査装置及び方法

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Publication number: JPH08122286A
Application number: JP6280864A
Authority: JP
Inventors: Soki Kin; 相煕金; Chingo Ken; 珍五權
Original assignee: ORION KINZOKU KOGYO KK
Current assignee: ORION KINZOKU KOGYO KK
Priority date: 1994-10-01
Filing date: 1994-11-15
Publication date: 1996-05-17
Anticipated expiration: 2019-02-16
Also published as: KR960013551A; JP3498161B2; KR0173676B1

Abstract

(57)【要約】【目的】非破壊方式であると同時にオンラインで検査が
行なうことができ、製品の堅実性向上および工程の自動
化に大きく寄与することができ、従来の物的および人的
コストを大幅に節減することのできる電気抵抗溶接のオ
ンライン非破壊の検査装置及びその方法を提供すること
を目的とする。【構成】本発明は電気抵抗溶接の検査装置および検査方
法において、特に神経回路網を利用したオンライン非破
壊検査装置および検査方法に関したもので、オンライン
の非破壊検査装置を提供するために電気抵抗溶接機の負
荷側（１２）の一方と接地の間で検出された電圧信号を
デジタル信号に変換させるアナログ−デジタル変換器
（１５）と、この変換機１５によってデジタル化された
信号を入力にして、各周期のピーク値を検出するソフト
ウェアおよび上記のソフトウェアによって得たデータを
入力にして溶接状態を検査する多層神経回路網を具備し
たコンピューターシステム（１７）を備え、オフライン
の学習過程を経てオンラインで溶接検査が行われるよう
にした。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、溶接技術における電気
抵抗溶接の検査装置及び検査の方法に関し、特に、神経
組織網構造に類似した神経回路網（神経様回路網）を利
用して溶接と同時に検査が行われるオンライン非破壊の
検査装置及びその方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】電気抵抗溶接とは母材に電流を通して、
接触部に発生される電気抵抗熱で母材を溶融状態とし、
外力を加えて接合する溶接をいう。この時発生する電位
抵抗熱は次の式（１）のようになる。

【０００３】Ｑ＝０．２４Ｉ² Ｒｔ………………（１）（Ｑ; 熱量（ｃａｌ）, Ｉ; 電流（Ａ）, Ｒ; 抵抗
（Ω）, ｔ; 時間（ｓｅｃ））一般に、抵抗の大きい材料を負荷側に使って、電源から
低電圧である電流を多く通過させて、この時発生する抵
抗熱を利用する。この時電源は８００００Ａ程度まで達
し、これを送り出す負荷側の無負荷端子電圧は１〜１０
Ｖで極めて低い。こんな低電圧・大電流を得るために
は、交流電源を採用せて、変換器を使うのが一番便利で
ある。

【０００４】上記電気抵抗溶接の種類としては、バット
溶接、スポット溶接、或いはシーム溶接、さらには、
プロジェクション溶接等があり、これらは、溶接温度
が低温で、作業速度が早いし、溶接部分の安定性が大き
いという長所がある。

【０００５】このうち、スポット溶接は値段が安く、大
量生産可能で、接合強度上の効率が高く、軽量、部品点
数の節約、コンパクト化が可能等の長所を備える。それ
だけでなく、機械によって溶接の条件が自動的に決めら
れ、作業者の熟練とか技能に依存する必要がないという
長所があって、金属加工の分野では一般にスポット溶接
が使われている。

【０００６】以下に、スポット溶接について、詳しい説
明をする。

【０００７】図１は、スポット溶接機の概要図である。
図１において、溶接変圧器１の一次側に連結された制御
部２と、溶接変圧器１の二次側に連結された電極（又は
溶接棒とも言う。）３ａ，３ｂと、この電極を押さえる
ための加圧部５と、電極３ａ，３ｂの間に装着された母
材７を表している。

【０００８】図１に示すように、母材７を両電極３ａ，
３ｂの間に入れて、軽く加圧部５を押さえた後、電流を
流すと、溶接部に発生する熱抵抗によって接合部が局部
的に赤く熱くなる。この時、ふたたび適当な圧力で押さ
えると接触される電極の面積だけでスポット溶接にな
る。溶接部は、碁石のようにできて、これをナゲット
（ｎｕｇｇｅｔ）と呼び、板材に穴を開けて接合させる
リベル接合と違って、穴を開けないで接合できる。

【０００９】ここで、上記溶接部の欠陥は溶接の信頼感
を低下させ、特に反復荷重や衝撃荷重が作用する場合に
は注意を要する。また、高圧高荷重では安全性が大事な
ので欠点があってはならない。

【００１０】溶接部の欠陥を検査する方法には破壊検査
法と非破壊検査法とがあり、破壊検査とは、溶接部を破
壊してその良否を調べるもので同じ多数の製品の中から
抜取ったもの、又は特別な試験溶接部に対して検査する
ものをいう。

【００１１】破壊検査の種類には穿孔検査、破面検査、
マクロ組織検査、ミクロ組織検査とがある。一般に、一
定の個数のスポット溶接を行った後、抜取りしたものの
溶接部については、破壊検査を行う抜取り品による直
接、破壊検査法が常用されている。検査後、問題が見つ
かると、それ以前の製品を全部破棄するか再び溶接作業
しなければならない。

【００１２】従って、製品の信頼性の問題ばかりでな
く、検査過程の非効率性によって、行程の自動化におい
て、大きい障害となるという問題もある。また、おびた
だしい物的及び人的コストの上昇をもたらすという問題
点もある。

【００１３】溶接の状態を確かめるためのもう一つの方
法に、非破壊検査法がある。

【００１４】非破壊検査法とは、材料または製品の材
料、形状、数値に変化を与えないで、その材料の健全性
を調べる方法をいう。その種類には放射線透過検査法、
超音波検査法、磁気検査法、塗料浸透法などがある。

【００１５】放射線透過検査法の一つであるＸ線検査法
はＸ線が透過する物質の種類、密度又は厚さによって透
過した後のＸ線の強度に差が生じるのを利用したもので
ある。即ち、欠点部や不純物の偏析部などでは、Ｘ線が
透過すやすくて強く感光するので、写真の原板に明暗の
差ができるようになるが、これを利用して溶接の不良状
態を検出することができる。

【００１６】しかし、このＸ線検査法は、検査装置が高
価でありながら、工場の安全性に対する問題が提起され
ているし、Ｘ線技師が常に見張らなければならないとい
う不便さがある。

【００１７】一方、超音波検査法の場合には、表面が非
常に荒いとか、外形が複雑なのは検査しにくいばかりで
なく、鉄板のように密度の高い物体は透過できないとい
う問題がある。

【００１８】そして、磁気検査法は、鋼鉄のような強磁
性体に限られるという問題があり、現在理論的な研究が
行われているだけである。

【００１９】一方、塗料浸透法の場合には、表面にまで
繋がっている欠点でなければ検出できないし、表面を前
もって研磨しておかなければならないという問題があ
る。

【００２０】そればかりでなく、上記様々な非破壊検査
法も破壊検査と同じく溶接後の検査過程を別に持たなけ
ればならないので、たくさんの時間的及び人的なコスト
高をもたらすという問題点があって、現在ではほとんど
使われていない。

【００２１】現在の破壊検査に及び非破壊検査法の問題
を解決するためにはスポット溶接が終わってからの検査
ではなくて、溶接と同時に検査が行われるのが望まし
い。

【００２２】上述の通り、溶接と同時に検査するために
は、新しい非破壊検査の方法の開発が要求されている。
しかし、多くの交流電源を使用するスポット溶接におい
ては、溶接時の電流と時間、そして加圧状態の調整及び
母材の材質などによって溶接の状態が変化し、その影響
で電圧波形の形態が大きく変化するので、そのような多
様な信号に適用できるパターン認識の検査機の開発をす
ることが困難であった。

【００２３】

【発明が解決しようとする課題】したがって、本発明の
目的は、電気抵抗溶接の検査装置および検査方法におい
て非破壊方法による溶接検査装置および検査方法を提供
することにある。

【００２４】本発明のもう一つの目的は電気抵抗溶接の
検査装置および検査方法において非破壊方法による溶接
検査を溶接と同時に行うオンライン溶接検査装置および
方法を提供することにある。

【００２５】

【課題を解決するための手段】上述のような本発明の目
的を成し遂げるために、溶接が進むのにつれ、変化する
電圧の波形を溶接検査に利用するのを特徴とする。

【００２６】また、本発明の目的を成し遂げるために、
電源の一側に連結された第１ノードと、電源の外の−側
に連結された第２ノードと、上記第１ノードと第２ノー
ドの間に連結された負荷側を備える電気抵抗溶接機にお
いて、上記第１ノードと第２ノードの間で検出された電
圧信号を入力して、デジタル信号に変換させるアナログ
−デジタル変換器と、上記変換機によってデジタル化さ
れた信号を入力にし、各周期のピーク値を検出するソフ
トウェアおよび上記ソフトウェアによって得たデータを
入力にし、溶接状態を検査する多層神経回路網を備えた
コンピューターシステムで溶接検査装置を構成する。

【００２７】そうして溶接を実施すると同時に溶接時の
第１ノードと第２ノードの間の電圧をアナログ―デジタ
ル変換器を通じてコンピュータシステムに入力せて、上
記アナログ−デジタル変換器によってデジタル化された
信号の中で電圧のピーク値の変化量を所定のソフトウェ
アによって検出した後、蓄積させる第１段階と、上記溶
接後、破壊検査法によって溶接検査を実施する第２段階
と、上記第１段階と第２段階を所定の数に反復実施をし
て、ピーク値の変化量を表わすデータと各溶接状態に対
応されるように出力値を多層神経回路網に入力して連結
強度を決める第３段階が順次的に成されるオフラインに
よる学習過程と、溶接を実施して、上記第１段階と同一
の過程によるデータを、上記学習過程で決められた連結
強度を持つ多層神経網に入力して、上記溶接とオンライ
ンで溶接検査を行なう検査過程とを備えていること特徴
とする。

【００２８】

【実施例】以下、本発明をの実施例につき図面を参照し
つつ説明する。

【００２９】図２は本発明の一実施例によるブロック図
で、電源（図面に図示されていない）の一方に連結され
た第１ノード（１１ａ）と上記電源の外の一方に連結さ
れた第２ノード（１１ｂ）と上記第１ノード（１１ａ）
と第２ノード（１１ｂ）の間に連結された負荷側（１
２）を具備するスポット溶接機（１１）、上記第１ノー
ド（１１ａ）と第２ノード（１１ｂ）との間の電圧を入
力するアナログ−デジタル変換器（１５）及び上記アナ
ログ−デジタル変換器（１５）の出力信号を入力するコ
ンピューターシステム（１７）を示している。

【００３０】本発明の一実施例では低電位点である第２
ノード（１１ｂ）を接地させた。上記アナログ−デジタ
ル変換器（１５）はアナログ信号である電圧値をコンピ
ューターシステム（１７）で処理するために、デジタル
信号に変えるためのもので、該デジタル信号は、上記コ
ンピューターシステム（１７）によって処理される。

【００３１】本発明の第１実施例では、アナログ−デジ
タル変換器（１５）でアモックス（Ａｘｏｍ）社のＡＸ
５６１１ｃ−ＬのＨｉｇｈＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ
ＤＡ＆ＣＣａｒｒｉｅｒＢｏａｒｄを使った。上記
ボードシステムは最大１６個の入力を持ち、ＤＭＡ（Ｄ
ｉｒｅｃｔＭｅｍｏｒｙＡｃｃｅｓｓ）方式によっ
て１００ＫＨｚのサンプリングを行なうことができる。

【００３２】しかし、本発明の第１実施例の場合には一
つの溶接点を読みとるために０チャンネルを使用し、Ｄ
ＭＡを通じてサンプリング時間を１０ＫＨｚの動作によ
り設置した。

【００３３】また、本発明の一実施例で使うコンピュー
ターシステム（１７）は電圧信号を処理するためのソフ
トウェアと回路網を具備している。

【００３４】上記ソフトウェアはアナログ−デジタル変
換のためのソフトウェアとデジタル処理されたすべての
信号を対象として、その中で負の値はその絶対値を取っ
た後、ピーク値だけを選択するようにするソフトウェア
で成されている。

【００３５】上記神経回路網は所定の学習方式によって
神経回路網の連結強度を調整して、標準溶接電圧波形を
蓄積する。こうして蓄積された連結強度によって溶接検
査が行なわれる。

【００３６】図３は本発明の他の実施例を示すブロック
図で、スポット溶接機（１１）とアナログ−デジタル変
換器（１５）の間にノイズ除去装置（１３）を具備する
ものである。

【００３７】上記ノイズ除去装置（１３）は第１ノード
（１１ａ）と第２ノード（１１ｂ）の間の電圧を入力
し、本発明の一実施例では低電位点である第２ノードを
接地させた。

【００３８】実際に、スポット溶接機では高周波のノイ
ズが多く発生しているばかりでなく、工場の環境内でも
ノイズが多く発生する。

【００３９】なお、供給される電圧波形の形態も６０Ｈ
ｚ程度なので、本発明の一実施例ではノイズ除去装置
（１３）として低周波帯域通過フィルターを使って高周
波帯域のノイズを除去した。

【００４０】しかし、本発明の他の実施例では供給され
る電圧波形の形態、ノイズの種類などによって、適当な
ノイズ除去装置を使うことができる。

【００４１】上記図２で示すように、スポット溶接機
（１１）とアナログ−デジタル変換器（１５）およびコ
ンピューターシステム（１７）の結合により、溶接時の
電圧変化をコンピューターシステム（１７）で処理する
ことによって、オンライン被破壊方式の溶接検査ができ
る。

【００４２】ここで、オンラインとはスポット溶接機を
使う溶接において、溶接時の変化する電圧を溶接と同時
にコンピューターシステムで並列処理することをいう。

【００４３】上記のようなブロック図を構成する場合に
おいては、スポット溶接機（１１）による溶接の原理を
理解すること最も重要であるので、溶接時の電圧波形お
よび溶接に影響を及ぼす要因について説明する。

【００４４】スポット溶接機の駆動方式はインバーター
を使う直流電源による方式と交流電源による方式に分類
される。直流電源による方式は電圧値をすぐに読み取っ
て、波形を検討することによって、溶接の状態が判別で
きる。図４は交流電源により、駆動されるスポット溶接
機におけうる溶接時の電圧波形図である。交流電源によ
って駆動されるスポット溶接機の電圧波形は溶接が進む
間、６０Ｈｚのサイン波を持つ場合を一実施例にした。

【００４５】溶接時のサイン波の低い電圧値は溶接に大
きい影響を与えないから、サイン波の最大あるいは最小
電圧を表わす数ｍｓｅｃの間に電圧が印加されるように
制御部のサイリスターによって制御される。

【００４６】上記図面で電圧の大きさが２．５Ｖ〜３．
０Ｖであり、溶接が進行されるのにつれ、電圧が少しず
つ減少するのがわかる。

【００４７】電圧が印加される時間は、サイリスターを
具備する制御部の調整によって数ｍｓｅｃから数百ｍｓ
ｅｃの間許容される。電圧が印加される時間は溶接機の
操作によって変化し、その波形は一つの交流波形に構成
された場合と連続する三つの交流波形で構成される場合
がある。印加される電圧の波形が上記図面に示されたよ
うに、一つの交流波形である場合は母材の表面に異物が
ない場合に使う。一方、印加される電圧の波形が三つの
交流波形である場合は、母材のコーティングなどで表面
に異物がある場合に使われているが、一度目の波形は異
物を燃やす過程で、二度目の波形は冷却過程で、三度目
の波形では溶接過程が行なわれる。

【００４８】印加される電圧波形が三つの波形により構
成された場合、溶接に直接影響を与える過程は三度目の
波形である。

【００４９】アナログ−デジタル変換時間は溶接機の電
圧印加時間にしたがってソフトウェア上で変更され、ア
ナログ−デジタル変換のスタート時間は入力電圧のトリ
ガーによって始まる。

【００５０】電圧印加時間が１５０ｍｓｅｃで、サンプ
リング時間が０．１ｍｓｅｃである場合を例にあげる
と、この時のデータの個数は１５００個である。しかし
１５００個のデータをリアルタイムオンラインで検討す
るには困難さがあるばかりでなく、実際にスポット溶接
に直接影響を与えるデータは各サイン波のピーク電圧、
すなわち最大および最小電圧であるので、最大および最
小電圧だけを検査に使うので十分である。

【００５１】図５はスポット溶接時の検査のための波形
図でピーク値の変化を表わした電圧波形図である。

【００５２】電圧印加時間が１５０ｍｓｅｃである場
合、一度のスポット溶接に対して６０Ｈｚのサイン波は
９回の周期を持ち、それにつれ、１８個のピーク値をも
とめることができる。

【００５３】上記図面に示されたような１８個のデータ
をもとめるためには、溶接が進行される間のアナログ信
号をデジタル信号に変換した後、コンピューターシステ
ム内のソフトウェアにより、上記デジタル信号中の負の
値は全て絶対値を取る。

【００５４】次に、ピーク値だけを選んで、ピーク値の
変化量を表わすグラフをえがく。

【００５５】上記図面でもわかるように、溶接の初期に
は母材間の接合が行なわれなかったので、接触抵抗が高
くて最高値の電圧値を持つが、溶接が進むのにつれ、抵
抗が減少して電圧値も段々減少する。

【００５６】上記図面で示すような、溶接が正常的に行
なわれた場合の電圧値のピーク値の変化量を表わした電
圧波形図は、過大溶接または過小溶接された場合の電圧
波形図と区別される。

【００５７】本発明では図５で示すような各々の溶接状
態に対する電圧波形図を溶接検査に利用する。

【００５８】上記のような電圧波形図を得るためのデー
タの処理は、コンピューターによって自動的に行なわ
れ、その処理時間は数ｍｓｅｃ以内である。さらに、本
発明ではオンライン検査のために多層神経回路網を使っ
た。

【００５９】電気抵抗溶接において、溶接の状態に影響
を与える条件は電流の変化、加圧力の変化および溶接棒
の継続的な使用による断面積の変化による影響に分けら
れる。上記三つの条件によって溶接の状態は変化され、
各条件の変化にしたがう溶接状態の変化は、溶接される
間、母材の両端に印加される電圧波形によって区別され
る。

【００６０】まず、電流の変化が溶接に及ぼす影響を検
討しよう。現在使われているスポット溶接機の作動方式
は、通常、静電流方式を採択しているので、溶接が進む
間、電流は固定の値を持つ。

【００６１】したがって、下の式（２）からわかるよう
に、溶接時の電圧の変化は抵抗の変化に比例する。

【００６２】Ｅ＝Ｉ×Ｒ………（２）（Ｅ；電圧（Ｖ），Ｉ；電流（Ａ），Ｒ；抵抗（Ω））たいていのスポット溶接機の駆動方式が静電流方式を採
択しているが、制御機の瞬時の誤動作および制御機の誤
操作によって供給される電流の量が変わることもある。
他のすべての条件が一定の時、電流の変動による溶接対
象の抵抗は変化がない。

【００６３】一方、電気抵抗溶接の時に発生する熱量は
上記式（１）と同じであるが、もう一度書いてみると式
（３）のようである。Ｑ＝０．２４Ｉ² ・Ｒ・ｔ＝０．２４Ｉ・Ｅ・ｔ………（３）上記式（３）でわかるように、電流（Ｉ）と電圧（Ｅ）
の増加は多くの熱量を発生させることによって過大溶接
をもたらすし、電流（Ｉ）と電圧（Ｅ）の減少は熱量の
発生を減少させることによって過小溶接をもたらす。

【００６４】次に、加圧力の変化が溶接に及ぼす影響に
ついて説明する。

【００６５】スポット溶接は溶接棒により、圧力を加え
た後、電流を印加して溶接が行われている。この時、加
圧力はいつも一定の水準を維持していることが要求され
るが、物理量であるために制御がむずかしく、時間によ
る変化があり得る。このような圧力の変化は溶接端の接
触抵抗と深い関係を持っているので、溶接の状態に最も
多く影響を及ぼす要因である。

【００６６】加圧力の増加は二つの金属間の接触抵抗を
減少させ、加圧力の減少は接触抵抗を増加させるので、
加圧力と接触抵抗は相反する増加・減少の関係を持って
いる。また、加圧力と溶接対象の厚さも相反する増加・
減少の関係を持っている。

【００６７】抵抗（Ｒ）は次の式のように表わすことが
できる。Ｒ＝（ρ・ｔ）／Ａ ………（４）（ ρ：抵抗係数，ｔ：厚さ，Ａ：電極先端接触面積）式（４）で厚さｔの増加は抵抗の増加に表わされる。

【００６８】接触抵抗の増加による抵抗の増加と厚さｔ
の増加による抵抗の増加は結局電圧の増加に継がる。

【００６９】従って、電極に加える圧力（すなわち加圧
力）が増加すれば、抵抗が減少して、溶接が弱くなる結
果をもたらす。これと反対に電極に加える圧力が減少す
れば、抵抗が増加して溶接が過大になる結果をもたら
す。

【００７０】最後に、溶接棒の断面積、すなわち電極先
端の接触面積の変化が溶接に及ぼす影響を検討してみよ
う。

【００７１】スポット溶接において、はじめは一定の面
積の棒を使うが、連続的な溶接によって溶接棒が徐々に
磨耗することによって、その電極先端接触面積の広さは
はじめと違って広くなる。

【００７２】溶接棒の電極先端接触面積の広さの増加
は、単位面積当りの圧力の減少に従う接触抵抗の増加
と、電極先端接触面積の増加に従う抵抗の減少という、
二つの相反する要因によって抵抗値および電圧が変化す
る。

【００７３】溶接棒の電極先端接触面積と単位面積当り
の加圧力の関係は次の式のようである。

【００７４】Ｆ＝Ｐ／Ａ………（５）（Ｆ：単位面積当りの加圧力，Ｐ：加圧力，Ａ：電極先
端接触面積）上記式（５）からわかるように電極先端接触面積の広さ
（Ａ）は単位面積当りの加圧力（Ｆ）の変化に反比例し
ている。

【００７５】一方、接触抵抗係数（ρ′）を考慮した抵
抗（Ｒ）は、次式で示される。Ｒ＝（ρ＋ρ′）ｔ／Ａ………（６） ρ′＝Ａ／Ｐ ………（７）上記式（６）および式（７）で、接触抵抗係数ρ′は電
極先端接触面積（Ａ）に比例し、全体抵抗（Ｒ）を増加
させる役割をしている。従って電極先端接触面積の増加
は加圧力の減少のような効果を表わしているのがわか
る。

【００７６】一方、電極先端接触面積の増加は上記式
（４）によって抵抗値の減少をもたらすようになる。

【００７７】したがって、溶接棒の電極先端接触面積の
変化による電圧値の変化は１）単位面積当りの圧力の減少に従う接触抵抗の増加
と電極先端接触面積の増加に従う抵抗値の減少によって
その影響がお互いに相殺される現象を見せている。

【００７８】しかし、単位面積当りの圧力の減少による
抵抗の増加は式（６）で示すように間接的なのに反し
て、電極先端接触面積の増加による抵抗値の減少は直接
的なので、実際には抵抗値の減少がもっと大きく表われ
る。

【００７９】したがって、電気抵抗溶接において、電流
の減少は熱量の発生を減少させ、過小溶接をもたらし、
加圧力の増加および溶接棒の電極先端接触面積の増加は
抵抗を減少させ、過小溶接をもたらすことがわかる。

【００８０】以下では、上記コンピューターシステムが
内臓しているアナログ−デジタルボード（ｂｏａｒｄ）
を作動させるためのソフトウェアと上記ソフトウェアに
よって処理された信号を入力して溶接を検査する神経回
路網について説明する。

【００８１】図６は本発明による電圧波形の入力のため
のフローチャートで、アナログ−デジタルボードのハー
ドウェアを動作させるためのフローチャートである。

【００８２】このフローチャートを見れば、上記アナロ
グ−デジタルボードを使用するために、まず上記ボード
を初期化させる段階（３１）と、上記ボードを読み取る
チャンネルを決定する段階（３３）と、サンプリング時
間を決定する段階（３５）と、電圧が一定値以上の場合
だけにアナログ−デジタル変換が始まるようにハードウ
ェアを選択する段階（３７）と、デジタル信号に変換さ
れた信号をコンピューターメモリーで蓄積する段階（３
９）と、上記過程で変換された信号中の負の値はその絶
対値を取るデータ変換段階（４１）と、上記変換された
データの中で溶接に影響を与える最高値の電圧値だけを
選択する段階（４３）と、上記処理された電圧信号を神
経回路網の学習の過程に使用するためにファイルの形態
で蓄積する段階（４５）とを備えている。

【００８３】上記第４図の説明でもわかるように、溶接
が進む間のピーク値の変化量を検出するための段階がま
さに上記４１，４３段階である。上記チャンネル選択の
段階（３３）で、本発明の場合には一つのチャンネル０
を選択したが、本発明の一実施例で使ったＡＸ５６１１
Ｃボードの場合、最大１６チャンネルまで入力できる。

【００８４】そして、サンプリング時間を決定する段階
（３５）で、最大１ＭＨｚまでのサンプリング時間の選
択ができるが、あまり小さいサンプリング時間を選択す
る場合、データの正確性は増加するが、たくさんのデー
タを処理しなければならないという難しさがある。それ
で、本発明の一実施例では０．１ｍｓｅｃ（１０ＫＨ
ｚ）のサンプリング時間を選択した。

【００８５】一方、信号を連続的に読みとる方式はコン
ピューターの多くのメモリを使うばかりでなく、他の作
業の遂行にも支障を与えるために、段階（３７）におい
て同じように、所定の電圧以上でアナログ−デジタル変
換が始まるようにした。本発明の一実施例では０．７Ｖ
の入力トリガーを使った。

【００８６】上記（３１），（３３），（３５），（３
７）段階を経てアナログ−デジタルボードがセッティン
グされる。

【００８７】次の（３９）段階でデータの早い変換のた
めにＤＭＡ（ＤｉｒｅｃｔＭｅｍｏｒｙａｃｃｅｓ
ｓ）方式を使ってアナログ−デジタルボードを動作させ
る。

【００８８】次に、本発明の理解を深めるために神経回
路網について説明することにする。

【００８９】一番簡単な神経網構造を見れば、入力層、
連結強度、出力層の三つの部分に分けられる。各層を成
すノードの間の連結強度を自動的に調節する学習機能を
追加したパセットロン（ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ）モデル
が１９５８年ロゼンブラトによって提示された。このパ
セットロンモデルはパセットロン収束公式を利用しての
学習ができる。しかし、実際にパセットロンは線形分離
できる問題だけ解くことができるが、このような限界は
パセットロンが入力層、出力層の簡単な構造で成されて
いることに起因する。

【００９０】実際に入力層と出力層の間にもう二つの層
があれば、すべての問題が解けるというのは明らかにな
っているが、このような層を隠匿層（ｈｉｄｄｅｎｌ
ａｙｅｒ）という。

【００９１】このように入力層、隠匿層、出力層の多層
パセットロンに構成された神経網は線形分離が不可能な
問題まで解けるし、上記多層パセットロンに適用できる
学習方法で、１９８６年ルメルハートなどのＰＤＰグル
ープで逆伝播（Ｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｃｔｕｏｎ）
学習アルゴリズムを開発した。

【００９２】図７は多層パセットロンによって成された
神経網を表わしたのである。入力層（２１）と隠匿層
（２３）と出力層（２５）で構成されている。

【００９３】ここで隠匿層（２３）の個数をいくつにす
るかという問題と各隠匿層（２３）の処理単位をいくつ
にしたら適当であるかについては、反復実験を通じて各
応用分野に適当な構造を探さなければならない。

【００９４】上記のような多層パセットロンを学習させ
ることができる逆伝播（Ｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏ
ｎ）アルゴリズムについて考えてみることにする。伝播
学習アルゴリズムは反復的な傾きの減少方法で、神経網
の実際の出力値と所望する出力値との間の全体の誤差を
最小化するように設計されている。ここでは微分できる
非線形関数が出力値を表わす関数に使われているが、た
いていの場合、次のようなシグモイド関数を使う。ｆ（ｘ）＝１／（１＋ｅ^-x）………（８）図８は、シグモイド関数を表わしたグラフであり、逆伝
播アルゴリズムを簡単に書けば次のようである。

【００９５】まず、連結強度（ｗｅｉｇｈｔ）を初期化
する。次に、入力パターンと所望する出力値を一緒に与
える。こうして実際の出力値を計算する。上記の計算さ
れた実際の出力値と必要な出力値との間の全体の誤差が
最小化するように連結強度を調整する。連結強度は次式
によって調整される。

【００９６】Ｗｉｊ（ｎ＋１）＝Ｗｉｊ（ｎ）＋△Ｗｉｊ………（９）上記の式（９）で、Ｗｉｊ（ｎ）はすぐ前のｉとｊ層の
間の連結強度をいい、Ｗｉｊ（ｎ＋１）はｉ，ｊの間の
新しい連結強度をいう。そして△Ｗｉｊは学習による変
化量である。

【００９７】上記の式が誘導される過程は次のようであ
る。Ｎｅｔｊ＝ΣｉＯｊＷｉｊ………（１０）上記の式（１０）でＮｅｔｊは下位層の出力に連結強
度をかけた値であり、Ｏｊはｊ度目の神経（ｎｅｕｒｏ
ｎ）の出力で、ｊが入力段なら０ｊ＝Ｉｊである。

【００９８】出力０ｊは次のように表現される。０ｊ＝ｆ（Ｎｅｔｊ）………（１１）ここでｆ（Ｎｅｔｊ）はシグモイド関数で、次の式の
ようである。ｆ（Ｎｅｔｊ）＝１／（１＋ｅ^{-(Net j+}θ^j)）………（１２）上記の式（１２）でθは閾値（ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）で
ある。

【００９９】一方、出力層δｊは次の式のように表現さ
れる。 δｊ＝（Ｔｊ−Ｏｊ）ｆ′（Ｎｅｔｊ）………（１３）上記の式（１３）で、ｆ′（Ｎｅｔｊ）＝ｆ（Ｎｅｔｊ）（１−ｆ（Ｎｅｔｊ））…（１４）である。そして、Ｔｊはｊ度目の神経での所望する出力
値で、Ｏｊはｊ度目の神経での計算された実際の出力値
である。

【０１００】さらに、隠匿層のδｊは次の式のように表
現される。

【０１０１】

【数１】

【０１０２】上記の式で、ｍはｊがある層より上位層の
処理単位の個数である。

【０１０３】そして、連結強度は、式（９）によって調
整される。Ｗｉｊ（ｎ＋１）＝Ｗｉｊ（ｎ）＋△Ｗｉｊ………（９）すなわち、Ｗｉｊ（ｎ＋１）＝Ｗｉｊ（ｎ）＋ηδｊＯｊ………（１６） ηは学習率で‘０＜η＜１’に定義される。ここでηが
大きければ大きいほど連結強度の変化が大きくなるが、
ηが０．７５より大きければ神経回路網の全体が不安定
になりやすいので一般に‘０．１＜η＜０．７５’の間
の値を選ぶようになる。この範囲内ではηの値が大きい
ほど学習速度が早くなる。

【０１０４】上記のような方法で連結強度を調整して、
実際の出力値と所望の出力値との間の全体の誤差が最小
化になると、もう一度入力パターンと所望する出力値を
一緒に与えて、他のパターンを学習させる。

【０１０５】ここで、収束速度を早くするためにモーメ
ントム（ｍｏｍｅｎｔｕｍ）項を追加したりバイアス項
を追加したりすることもできる。

【０１０６】図９は、本発明による神経網構造を示した
ものである。

【０１０７】本発明の一実施例でのように６０Ｈｚのサ
イン波を１５０ｍｓｅｃの間印加する場合、入力のため
のデータの個数は１８個であるので、二つの余裕をおい
て、２０個の入力ノード（２１ｂ）を設定した。そして
隠匿層（２３ｂ）のノードは経験によって入力ノードの
二倍の４０個に設定した。

【０１０８】そして出力（２５ｂ）では二つのノードを
設定して、‘１１’の場合は良好、‘００’の場合は過
小溶接、‘０１’の場合は過大溶接の状態においた。

【０１０９】本発明の一実施例では三つの状態を設定し
たが、他の実施例では必要によって、状態の数が増減で
きるのである。

【０１１０】図１０は、本発明に利用された神経回路網
の検査システムのフローチャートである。神経回路網シ
ステムは溶接状態の学習のための学習部分（５１）と、
学習が終ってからの実際の検査のための出力発生（Ｏｕ
ｔｐｕｔＧｅｎｅｒａｔｉｏｎ）部分（５３）で構成
される。

【０１１１】学習部分と出力発生部分の選択はプログラ
ムソフトウェア内で選択するように構成し、他のパター
ンの学習および検査にも拡張できるように入力層と出力
層の個数の選択ができるポインターを使って設計した。
本発明の一実施例で使った学習方式は逆伝播（Ｂａｃｋ
ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）方式である。

【０１１２】まず、学習部分（５１）を説明することに
する。

【０１１３】はじめの段階は神経回路網の構造を設定す
る段階（５５）で、入力と出力ノード（ｎｏｄｅ）の
数、隠匿層のノードの数をプログラム内で設定できるよ
うに構成し、学習のための初期学習率（η）とモメント
ム率も本段階で設定する。

【０１１４】次に、データおよび連結強度を初期化した
後、学習のためのデータを読み取る段階（５７，５９）
である。この段階ではまったく新しい学習のはじめを選
ぶこともできるし、以前に学習された連結強度に添加し
て、つづけて学習を行なう方式を選択することもでき
る。データは第５図の（４５）段階で蓄積されたファイ
ルから読みとる。

【０１１５】次は、神経回路網の学習を行なうために多
層パセットロンの実際の出力を求める段階（６１）で、
図６の（４５）段階で生成されたデータファイルを利用
して各データセットに対して実際に計算された出力をも
とめる。

【０１１６】次は、段階（６１）で求めた計算された出
力値と所望の出力値との間の誤差を利用して連結強度を
調整する段階（６３）である。連結強度の改善は連続的
に行なわれるし、誤差が決められた範囲内に入るかどう
かを検査する段階（６５）を経て、誤差が決められた範
囲内に入ると学習の遂行を中断する。

【０１１７】学習が終った後、改善された連結強度の値
は出力発生過程で使うために蓄積されなければならな
い。蓄積されたデータの値は永久に保管するために（６
７）段階でファイルで蓄積される。

【０１１８】上記の学習過程によって溶接が正常の場
合、過大溶接された場合、過小溶接された場合のそれぞ
れに対する標準電圧波形のパターンの認識ができる。こ
こで学習過程はオフライン（Ｏｆｆ−ｌｉｎｅ）に成さ
れている。

【０１１９】ここでオフラインとは、毎回の溶接が終る
たびごとに直接破壊方式で溶接検査をして正常状態、過
大溶接、過小溶接などのそれぞれの場合に対するデータ
をもとめて連結強度を決定する神経回路網の学習方式を
いう。この時、各場合の電圧波形は図６に示された順序
にしたがって溶接と同時にコンピューター内に蓄積させ
る。

【０１２０】次に、出力発生部分（５３）を説明するこ
とにする。

【０１２１】神経回路網の初期化段階（７１）は学習過
程で蓄積された神経回路網の構造に関したデータを利用
する。

【０１２２】次に、学習過程で改善された連結強度の値
を蓄積されたファイルから読みとって神経回路網による
検査のために準備する段階（７３）である。

【０１２３】次は、図６で示したフローチャートのよう
な順序にしたがってアナログ−デジタルボードを作動さ
せて、デジタル化された電圧の波形を読みとる準備をす
る段階（７５）である。

【０１２４】次は作動したアナログ−デジタルボードを
通じて入力を読みとる段階（７７）で、この時読みとっ
たデータは最大および最小電圧値だけに成されている。

【０１２５】次に、上記の過程によって処理された電圧
信号データによって実際の計算された出力を生成する段
階（７９）を経て、計算された出力値と学習による所望
の出力値を比較して溶接状態を画面に表示（８１）し、
不良の場合は検査を中断し、良好の場合は（７７）段階
にもどって入力信号を連続的に受け入れて検査をつづけ
る。この出力発生部分（７９）は溶接が進むのと同時に
行なわれるので、溶接と同時に検査が成される。

【０１２６】このような検査過程が上記の学習過程と同
一の条件でセッティングされた状態で行なわれる場合、
新しく学習過程をくりかえさなくて、上記の学習過程に
よって決められた連結強度を持って検査過程だけを反復
実施することができる。

【０１２７】第１表は本発明の一実施例による学習デー
タである。

【０１２８】

【表１】

【０１２９】上記の図１０で説明した逆伝播方式を利用
した神経回路網のオフライン学習のためのものである。

【０１３０】１，２，３のデータセットは溶接が正常の
状態で、４，５，６のデータセットは過小溶接された場
合で、７，８，９のデータセットは過大溶接された場合
である。溶接と同時に入力されたそれぞれのデータセッ
トに対して溶接状態を表わすデータセットに対しては
‘１１’、過小溶接の場合の４，５，６のデータセット
に対しては‘００’、過大溶接の場合の７，８，９のデ
ータセットに対しては‘０１’に決めた。こうして各デ
ータセットを神経回路網で入力してそれに対応する出力
値と所望する出力値（‘１１’，‘００’または‘０
１’）を比較して連結強度を調整する。

【０１３１】ここに学習率０．５、モメントム率０．５
の値を与えた場合、１５００回で０．００１の学習誤差
をみせたし、４８６ＤＸ−２コンピューターの場合、学
習時間は約６分が所要された。

【０１３２】神経回路網の学習時、与えられる学習率・
モメントム率などの値はこれから説明される本発明の他
の実施例でも同じである。

【０１３３】学習が完了したシステムの検査過程はオン
ラインリアルタイムで進行され、一つの溶接点に所要さ
れる検査時間は約２０ｍｓｅｃで、リアルタイムで検査
するのに充分な時間である。

【０１３４】図１１は、本発明の第１実施例による交流
電圧波形図で溶接機の機種はオリオン電気株式会社で生
産したＴＶブラウン管フレームの溶接のための１９Ｖ−
ＳＣＦスポット溶接機で、溶接機のセッティングは６−
３−１０サイクルとし、母材は東芝株式会社の１．０ｔ
バイメタルと表面にコーティングされた浦項製鉄で生産
した１．２ｔＳＰＣ１フレームを使った場合である。

【０１３５】上記の図面で６サイクルに該当する前半部
は、母材がコーティングされている場合に溶接する部位
のコーティング領域を燃やしてしまうために溶接電流の
前に供給される予備電流で、実際の溶接電流は３サイク
ルに該当する冷却期を経てから１０サイクルにわたって
供給される。ここで溶接検査に利用されるのは上記の１
０サイクルに該当する電圧波形である。

【０１３６】第２表は、本発明の第１実施例による標準
データで、電流の変化が溶接に及ぼす影響を示してい
る。

【０１３７】

【表２】

【０１３８】上記の図面に提示されたデータは上記の図
１０の学習部分（５１）のフローチャートにしたがって
逆伝播の学習アルゴリズムによってオフラインで学習し
た。

【０１３９】上記の表で１．２のデータセットは正常の
状態の場合で、３，４，５のデータセットは過小溶接状
態の場合である。

【０１４０】本発明の実施例で正常状態の場合の電流は
４１００Ａで、過小溶接の場合の電流は３０００Ａであ
る。

【０１４１】図１２は、本発明の実施例１による検査の
ための電圧波形図で、上記の図１３から提示されたデー
タをグラフで示したのである。図において、波形９１は
正常状態を示し、波形９３は低電流を示す。

【０１４２】図１３は、本発明の第２実施例による交流
電圧波形図で、溶接機の機種はオリオン電気株式会社の
ＳＰ５３６１−ＣＨスポット溶接機であり、溶接機のセ
ッティングは９サイクルとし、母材では東芝株式会社の
０．７６ｔバイメタルと豊産金属株式会社の０．６５ｔ
ＳＶＳ３０４フレーム（Ｆｒａｍｅ）を使った場合であ
る。

【０１４３】第３表は、本発明の実施例２による標準デ
ータである。

【０１４４】

【表３】

【０１４５】上記の図面で１，２のデータセットは正常
の圧力によって溶接がよく行なわれた場合であり、３，
４のデータセットは圧力の増加によって過小溶接された
場合であり、５，６のデータセットは圧力の減少によっ
て過大溶接された場合である。本発明の実施例で正常の
圧力は４ｋｇ／ｍ² ，増加した圧力の状態は５ｋｇ／ｍ
² 、減少した圧力の状態は３ｋｇ／ｍ² である上記の図面に提示されたデータは上述の通り、溶接が終
るたびごとに直接破壊方式で溶接検査を行なって、正常
状態、過大溶接状態、過小溶接状態に対するサンプルを
抽出する。この時、上記のそれぞれの状態に対する溶接
遂行時の電圧波形は、溶接と同時にコンピューター内に
蓄積させる。ここでそれぞれのサンプルに該当する電圧
波形は、神経回路網による学習の時、所望する出力値に
なる。

【０１４６】こうして、上記の図１０の学習部分（５
１）で示すように、各状態に対する電圧値を読んで計算
された出力値をもとめた後、上記の願う出力値と比較し
て、その誤差が所定の範囲内に入るまで連続的に連結強
度を調整する。

【０１４７】図１４は、本発明の第２実施例による検査
のための電圧波形図で、上記の図１３で提示されたデー
タをグラフで表わしたものである。

【０１４８】上記の図面でわかるように溶接が良好の場
合の波形（８７）は溶接の初期には電圧が高いけれども
段々減少する傾向を見せている。そして溶接が過小な場
合の波形（８９）は傾きが小さくて大きな変化なしに低
い電圧の状態となっており、溶接が過大になった場合の
波形（８５）は溶接が良好の場合と比較して傾きが大き
くて、電圧が全体的に高いことを示している。

【０１４９】図１５は、本発明の第３実施例による交流
電圧波形図で、溶接機の機種はオリオン電気株式会社の
２０ＶＣＦスポット溶接機であり、溶接機セッティング
は１２−４−１２サイクルとし、母材では東芝株式会社
の１．０ｔバイメタルと浦項製鉄株式会社の０．８ｔ
ＳＰＣ１フレームを使った場合である。上記の図面では
１２−４−１２サイクルの中で実際の溶接電流に該当す
る後半部の１２サイクルだけ図示されている。

【０１５０】第４表は、本発明の第３実施例による標準
データである。

【０１５１】

【表４】

【０１５２】上記の表で１，２のデータセットは正常状
態の場合で、溶接棒の先端の直径は５ｍｍ（φ５）、電
流は３７００〜４１００Ａである。

【０１５３】そして、３，４のデータセットは電流が２
５００Ａである低電流状態の場合で、５，６のデータセ
ットは溶接棒の先端の直径が広くなった場合で、この時
の直径は８ｍｍ（φ８）である。そして、７，８のデー
タセットは電流が５５００Ａ以上である過電流状態の場
合である。

【０１５４】図１６は、本発明の第３実施例による検査
のための電圧波形図で、上記の第３表で提示されたデー
タをグラフで示したのである。

【０１５５】上記の図面で波形９５は過電流状態、波形
９７は正常状態、波形９９は溶接棒の先端の断面積が増
加した場合、波形１０１は低電流状態をそれぞれ示す。

【０１５６】上述した図９乃至図１０、第１表の実施例
からわかるように、溶接時の電流、加圧力、溶接棒の断
面積などのある要因の変化によって電圧波形に多少の変
化が生じても、神経回路網そのものの特性によって溶接
が良好の状態と過小の状態、過大の状態などの区分が十
分にできる。

【０１５７】本発明の実施例ではスポット溶接の場合を
例にとって説明したが、上記のスポット溶接の他にも電
気抵抗熱を使って溶接する外の溶接方法にも本発明の適
用ができる。

【０１５８】

【効果】上述の通り、本発明は電気抵抗溶接において、
溶接時の負荷側の接触抵抗が徐々に減少するのにつれ、
電圧が減少することに着目して、溶接が正常に行なわれ
た場合とそうではない場合の電圧波形の差で、溶接状態
の良否の検査ができるオンライン非破壊検査装置および
検査方法を開発した。

【０１５９】すなわち、溶接が進行されるのによって変
化する電圧波形を入力にしてデジタル信号に変化させる
アナログ−デジタルボードと、上記のボードを通じてデ
ジタル化されたデータの中で負の値はその絶対値をとっ
て正の値に変化さ、各周期の間の電圧波形の中でピーク
値だけを選択するように構成されたソフトウェアを具備
し、逆伝播方式の学習によって標準データおよび連結強
度をもとめて、上記のソフトウェアによって検出したピ
ーク値の変化量と上記の標準データを比較・分析するこ
とによって溶接検査を行なう神経回路網を具備したコン
ピューターシステムを結合させて溶接検査が行われるよ
うにしたことによって、従来の非破壊検査方法および破
壊検査方法のような溶接後の検査ではなく、溶接とオン
ラインで検査できる。また、溶接が進行される間の電圧
波形を利用するので、製品を破壊しなくても溶接の良否
の検査ができる効果がある。

【０１６０】そればかりでなく、上記のようなオンライ
ンの非破壊検査ができるために、工程の自動化にも有利
であり、従来にあった物的および人的コストを大幅に節
減できるという利点もある。

【図面の簡単な説明】

【図１】スポット溶接機の概略図である。

【図２】本発明の１実施例を示すブロック図である。

【図３】本発明の他の実施例を示すブロック図である。

【図４】交流電源により駆動されるスポット溶接機にお
ける溶接時の電圧波形図である。

【図５】スポット溶接時の検査のための波形図でピーク
値の変化を表した電圧波形図である。

【図６】本発明による電圧波形の入力のためのフローチ
ャートであって、アナログ−デジタルボードのハードウ
ェアを動作させるためのフローチャートである。

【図７】多層パセットロンによって成された神経回路網
を表した概念図である。

【図８】シグモイド関数を表したグラフである。

【図９】本発明による神経回路構造を示した概念図であ
る。

【図１０】本発明に利用された神経回路網の検査システ
ムのフローチャートである。

【図１１】本発明の第１実施例による交流電圧波形図で
ある。

【図１２】本発明の第１実施例による検査のための電圧
波形図であって、図９Ｂから提示されたデータのグラフ
である。

【図１３】本発明の第２実施例による交流電圧波形図で
ある。

【図１４】本発明の第２実施例による検査のための電圧
波形図であって、図９Ｂで提示されたデータのグラフで
ある。

【図１５】本発明の第３実施例による交流電圧波形図で
ある。

【図１６】本発明の第３実施例による検査のための電圧
波形図である。

【符号の説明】

１１ａ第１ノード１１ｂ第２ノード１２負荷側１１スポット溶接機１５アナログ−デジタル変換器１７コンピュータシステム２１入力層２５出力層２３隠匿層１３ノイズ除去装置

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号庁内整理番号ＦＩ技術表示箇所Ｇ０６Ｇ 7/60 (72)発明者權珍五大韓民国慶尚北道龜尾市新坪洞 150‐23番地ミリムアパート 308号

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】電源の一方に連結された第１ノードと、
上記電源のもう一方に連結された第２ノードと、上記第
１ノードと第２ノードとの間に連結された負荷側を具備
する電気抵抗溶接において、上記第１ノードと第２ノードとの間の溶接時の電圧を入
力にするアナログ−デジタル変換器と、該変換器によっ
てデジタル化された信号を入力して、各周期のピーク値
を検出するソフトウェア及び該ソフトウェアによって得
たデータを入力する神経回路網を内蔵するコンピュータ
システムを具備することを特徴とする電気抵抗溶接のオ
ンライン非破壊検査装置。
【請求項２】上記神経回路網が、入力層と出力層と前
記入力層及び出力層との間の少なくとも一つ以上の隠匿
層に構成された多層神経回路網であることを特徴とする
請求項１に記載の電気抵抗溶接のオンライン非破壊検査
装置。
【請求項３】上記隠匿層のノードの個数が入力層のノ
ードの個数の２倍であることを特徴とする請求項２に記
載の電気抵抗溶接のオンライン非破壊検査装置。
【請求項４】上記第１ノードが高電位点であり、上記
第２ノードが低電位点として設置されることを特徴とす
る請求項２に記載の電気抵抗溶接のオンライン非破壊検
査装置。
【請求項５】上記第１及び第２ノードとアナログ−デ
ジタル変換器の間にノイズ除去装置を具備することを特
徴とする請求項１又は２に記載の電気抵抗溶接のオンラ
イン非破壊検査装置。
【請求項６】上記ノイズ除去装置が低周波帯域通過フ
ィルターであることを特徴とする請求項１又は２に記載
の電気抵抗溶接のオンライン非破壊検査装置。
【請求項７】上記電気抵抗溶接機がスポット溶接機で
あることを特徴とする請求項１又は２に記載の電気抵抗
溶接のオンライン非破壊検査装置。
【請求項８】上記ソフトウェアが上記アナログ−デジ
タル変換器によってデジタル化された信号の絶対値をと
る段階と、各ピーク値の変化量を検出する段階を具備す
ることを特徴とする請求項１又は２に記載の電気抵抗溶
接のオンライン非破壊検査装置。
【請求項９】上記神経回路網の学習方法が逆伝播アル
ゴリズムであることを特徴とする請求項１又は２に記載
の電気抵抗溶接のオンライン非破壊検査装置。
【請求項１０】上記神経回路網の学習がオフラインで
行われることを特徴とする電気抵抗溶接のオンライン非
破壊検査装置。
【請求項１１】電気抵抗溶接のオンライン非破壊検査
装置において、溶接を実施するのと同時に溶接時の負荷側の両側の第１
ノードと第２ノードの間の電圧を、アナログ−デジタル
変換器を通してコンピュータシステムに入力して上記ア
ナログ−デジタル変換器によってデジタル化された信号
の中の電圧のピーク値の変化量を所定のソフトウェアに
よって検出した後、蓄積される第１段階と、上記溶接後、破壊検査法によって溶接検査を実施する第
２段階と、上記第１段階と第２段階を所定の数に反復実
施してピーク値の変化量を表すデータと各々の溶接状態
に対応するよう出力値を多層神経回路網に入力して逆伝
播アルゴリズムを利用して連絡強度を決定する第３段階
が順次的になされるオフラインによる学習課程と、溶接を実施して上記第１段階と同一の過程によるデータ
を上記学習課程で決定された連結強度を持つ多層神経回
路網に入力して溶接とオンラインで溶接検査を行う検査
過程とを備えることを特徴とする電気抵抗溶接のオンラ
イン非破壊検査方法。
【請求項１２】上記検査装置が上記学習課程と同一の条
件でセッティングされた状態でなされる場合、上記学習
課程によって決定された連結強度をもって反復実施でき
ることを特徴とする請求項１１に記載の電気抵抗溶接の
オンライン非破壊検査方法。
【請求項１３】上記ソフトウェアが上記アナログ−デジ
タル変換器によってデジタル化された信号の絶対値をと
る段階と、各ピーク値の変化量を検出する段階を具備す
ることを特徴とする請求項１２に記載の電気抵抗溶接の
オンライン非破壊検査方法。