TWI694887B

TWI694887B - 電弧結束調整裝置、焊接系統、電弧結束調整方法及電腦程式

Info

Publication number: TWI694887B
Application number: TW108113558A
Authority: TW
Inventors: 中川慎一郎; 廣田周吾
Original assignee: 日商達誼恆股份有限公司
Priority date: 2018-04-27
Filing date: 2019-04-18
Publication date: 2020-06-01
Also published as: CN110769960B; JP2019188460A; CN110769960A; WO2019208317A1; KR20200007960A; JP6599505B2; TW201945106A; KR102229880B1

Abstract

用以調整反覆進行的焊接程序中的電弧結束步驟之電弧結束調整裝置（5），包括：取得部，取得顯示出下一次焊接程序的焊接狀態的焊接資料；步驟調整部，根據該取得部所取得的焊接資料來調整該電弧結束步驟，使得焊接程序的週期時間縮短。

Description

電弧結束調整裝置、焊接系統、電弧結束調整方法及電腦程式

本發明係有關於調整焊接程序中的電弧結束步驟之電弧結束調整裝置、焊接系統、電弧結束調整方法及電腦程式。

焊接方法中有一種是消耗電極式的氣體遮蔽電弧焊接法。氣體遮蔽電弧焊接法是在進給至母材的被焊接部的焊絲以及母材之間產生電弧，藉由電弧的熱來焊接母材的手法，特別是為了防止變成高溫的母材的氧化，會一邊將遮蔽氣體噴射到焊接部週邊一邊進行焊接。

連續生產當中，進行使用焊接機器人的電弧焊接的情況下，將焊槍移動到焊接開始位置後，開始減慢焊絲速度，在焊絲接觸到母材的時間點，藉由供給焊接電流的電弧開始步驟來產生電弧。又，焊接結束時，會進行供給小電流給焊絲使焊絲燃燒一定的時間的防黏（anti-stick）處理（例如專利文獻1）。進行防黏處理的理由如下所述。當停止信號輸入到焊絲進給機後，進給馬達會透過慣性力進給焊絲。因此，焊絲進入熔池，熔池冷卻時焊絲的前端部會固定（黏著）於焊接金屬上。為了防止這個固定，輸入停止信號至焊絲進給機後，必須讓比熔接電流值小的電流通電使焊絲熔融，防止焊絲進入熔池。

另外，專利文獻2揭露了透過使用了拍攝焊接部位獲得的影像資料、處理該影像資料而獲得的焊珠的外觀資料、濺射產生量資料等的機械學習，自動設定焊接條件的技術。又，專利文獻3揭露了根據焊接程序中測量的焊接電流、焊接電流、焊絲進給速度等的焊接監控資料，進行判定焊接結果的良否的技術。 [先行技術文獻]

專利文獻1：日本特開2011-200867號公報專利文獻2：日本特開2017-30014號公報專利文獻3：日本特開2017-39160號公報

另外，防黏處理會影響到週期時間，因此以處理時間短為佳。然而，勉強縮短防黏處理所需要的時間的情況下，可能發生諸如接觸尖端或母材焊接的問題，或者從接觸尖端突出的焊絲可能具有不適當的長度，在下一次的焊接程序中電弧開始處理所需的時間變長，因為電弧開始失敗反而使週期時間變長等問題。又，勉強縮短防黏處理所需要的時間的情況下，會對焊接性造成不良影響。為了擔保焊接品質，作業者必須以手動作業來測試進行反覆電弧結束處理，從多數的測試進行結果中設定被認為最適合的條件。

本發明的目的提供一種電弧結束調整裝置、焊接系統、電弧結束調整方法及電腦程式，能夠自動地調整防黏處理、焊接釋放處理等的電弧結束處理所需要的時間，並縮短焊接程序的週期時間。

本態樣的電弧結束調整裝置，用以調整反覆進行的焊接程序中的電弧結束步驟，包括：取得部，取得顯示出防黏處理的結果及下一次焊接程序的焊接狀態的焊接資料；步驟調整部，根據該取得部所取得的焊接資料來調整該電弧結束步驟，使得焊接程序的週期時間縮短。

根據本態樣，取得部取得焊接資料，步驟調整部根據取得的焊接資料來調整電弧結束步驟。焊接資料是顯示出防黏處理的結果、以及接續該防黏處理的下一次焊接程序中的焊接狀態的資訊，包括有助於判定能否藉由縮短電弧結束步驟來縮短週期時間，或者是否應該延長週期時間等的資訊。步驟調整部使用焊接資料，藉此能夠調整電弧結束步驟，能夠縮短焊接程序的週期時間，使得不讓焊接結果惡化的狀態下該焊接程序的週期時間縮短。另外，本態樣的電弧結束調整裝置進行一個焊接電源中的電弧結束處理，更詳細來說是一條焊絲的電弧結束處理。下一次焊接程序不是生產線的下流側所進行的焊接程序，而是以上述一個焊接電源在下一次進行的焊接程序。即使在生產線上設置複數的焊接電源的情況下，電弧結束調整裝置會對每個焊接電源，也就是對每個焊接線進行電弧結束步驟的調整。又，當然地，可以針對各焊接電源設置電弧結束調整裝置，也可以一個電弧結束調整裝置各自調整複數的焊接電源中的電弧結束步驟。

本態樣的電弧結束調整裝置，更包括：良否判定部，根據該取得部所取得的焊接資料，判定防黏處理及下一次焊接程序的焊接結果的良否，其中該步驟調整部決定該電弧結束步驟的變更內容，使得在該良否判定部判定為良的情況下，該週期時間縮短，在該良否判定部判定為否的情況下，該週期時間延長。

根據本態樣，防黏處理的結果及下一次焊接處理中的焊接結果為良好的情況下，電弧結束調整裝置就有可能藉由縮短電弧結束步驟來縮短焊接程序的週期時間的空間，因此會縮短焊接程序的週期時間。防黏處理的結果及下一次焊接處理中的焊接結果為不良的情況下，電弧結束調整裝置會延長焊接程序的週期時間。藉由這樣的調整處理，能夠縮短焊接程序的週期時間而且極力避免焊接結果惡化。

本態樣的電弧結束調整裝置中，該步驟調整部，會在使該焊接程序的週期時間縮短後，防黏處理及下一次焊接程序的焊接結果從良好的狀態變化為不良狀態的情況下，以週期時間縮短前的該電弧結束步驟來確定調整，將確定的該電弧結束步驟記憶到記憶部。

根據本態樣，能夠使焊接程序的週期時間最短化，記憶部記憶週期時間最短的電弧結束步驟。該最短的電弧結束步驟不一定要是理論上週期時間最短的電弧結束步驟。最短的電弧結束步驟是指縮短焊接程序的週期時間來進行焊接時，防黏處理或者是下一次焊接程序的焊接結果從良好狀態變化成不良狀態時的週期時間縮短前的電弧結束步驟。以後，能夠使用記憶部記憶的電弧結束步驟，立刻將週期時間最短化。

本態樣的電弧結束調整裝置中，該良否判定部具備良否判定神經網路，在顯示下一次焊接程序的焊接狀態之該焊接資料輸入的情況下，使神經網路學習，以便將表示獲得該焊接資料時的關於焊接程序的焊接結果的良否的資料輸出。

根據本態樣，良否判定神經網路例如已學習的深層神經網路，能夠適當地判定焊接結果的良否。該神經網路的種類並沒有特別限定，可以是CNN（Convolutional Neural Network）、RNN（Recurrent Neural Network）、LSTM（Long Short-Term Memory）等，配合焊接資料的特性適當地選擇即可。

本態樣的電弧結束調整裝置中，該步驟調整部具備步驟調整神經網路，在該焊接資料輸入的情況下，使神經網路學習，以便輸出能夠縮短該焊接程序的週期時間之表示該電弧結束步驟的變更內容的資料，

根據本態樣，步驟調整神經網路例如是已學習的深層神經網路，能夠適當地調整電弧結束步驟。該神經網路的種類並沒有特別限定，可以是CNN、RNN、LSTM等，配合焊接資料的特性適當地選擇即可

本態樣的電弧結束調整裝置中，該步驟調整神經網路輸出顯示該電弧結束步驟的變更量的資料。

根據本態樣，步驟調整神經網路能夠不根據是否應該縮短焊接程序的週期時間，來輸出夠調整的電弧結束步驟的變更量。例如，步驟調整神經網路能夠在焊接結果非常良好的情況下，輸出大的變更量，在焊接結果良好但不穩定的情況下，輸出小的變更量。因此，能夠更迅速地縮短焊接程序的週期時間。

本態樣的電弧結束調整裝置，更包括：良否判定部，根據該取得部所取得的焊接資料，來判定防黏處理及下一次焊接程序的焊接結果的良否；以及學習處理部，根據調整該電弧結束步驟後獲得的該良否判定部的判定結果，使該步驟調整神經網路學習。

根據本態樣，步驟調整神經網路會使用顯示調整電弧結束步驟時的焊接結果的資料，來進行學習。因此，為了防止焊接結果惡化，能夠更有效地縮短焊接程序的週期時間。

本態樣的電弧結束調整裝置中，該學習處理部使該步驟調整神經網路學習，使得在該良否判定部判定為良的情況下，該週期時間縮短，在該良否判定部判定為否的情況下，該週期時間延長。

根據本態樣，能夠使步驟調整神經網路朝向焊接程序的週期時間縮短的方向學習。藉由該學習，能夠使焊接程序的週期時間最短化。

本態樣的電弧結束調整裝置中，該學習處理部在焊接結果是良好及不良的中間狀態的情況下，使該步驟調整神經網路學習，以維持該週期時間。

根據本態樣，焊接結果為良好及不良的中間狀態的情況下，能夠使步驟調整神經網路學習來維持焊接程序中的週期時間。中間狀態是指即使焊接結果是比較良好的狀態，但再進一步縮短週期時間的情況下，焊接結果有惡化的可能性的狀態。藉由該學習，能夠使焊接程序的週期時間最短化，且能夠以良好的狀態使焊接結果穩定化。

本態樣的電弧結束調整裝置中，該良否判定部具備良否判定神經網路，在顯示下一次焊接程序的焊接狀態的該焊接資料輸入的情況下，使神經網路學習，以便將表示獲得該焊接資料時的關於焊接程序的焊接結果的良否的資料輸出。

根據本態樣，良否判定神經網路例如是已學習的深層神經網路，能夠適當地判定焊接結果的良否。藉由使用良否判定神經網路的良否判定結果，能夠更有效地使步驟調整神經網路學習。

本態樣的電弧結束調整裝置中，該步驟調整神經網路包括與該良否判定神經網路的全部或一部分實質上相同的網路架構。

根據本態樣，步驟調整神經網路包括與良否判定神經網路的全部或一部分實質上相同的網路架構。例如，步驟調整神經網路的一部分具有與良否判定神經網路的全部或一部分相同或實質上相同的中間層及權重係數。焊接結果的良否判定、電弧結束步驟的調整內容具有一部分共通的特徵，因此能夠將良否判定神經網路流用到步驟調整神經網路。也就是，能夠將步驟調整神經網路的加權係數的初期值設定為更適當的值。因此，即使用要學習電弧結束步驟的學習資料不足，只要能夠充分地準備顯示焊接資料及焊接結果的良否之資料的學習資料的話，就能夠適當地設定步驟調整神經網路的加權係數的初始值，能夠更有效率地使步驟調整神經網路學習。另外，當然地，步驟調整神經網路及良否判定神經網路的網路構造也可以是相同的架構。

本態樣的電弧結束調整裝置更包括：狀態資料取得部，取得狀態資料，其包括在複數時間點拍攝電弧結束處理中的焊槍、焊絲及母材而獲得的影像資料。該步驟調整部包括：評價部，根據該狀態資料取得部所取得的狀態資料、及顯示關於該電弧結束步驟的行動之行動資料，算出針對該狀態資料所顯示的狀態中的該行動之評價值；行動選擇部，選擇該評價部所算出的評價值最大的行動。

根據本態樣，根據包括在複數時間點拍攝電弧結束處理中的焊槍、焊絲及母材而獲得的影像資料之狀態資料，使用已強化學習的評價部來選擇最適當的電弧結束步驟之行動。

本態樣的電弧結束調整裝置更包括：良否判定部，根據該取得部所取得的焊接資料，來判定防黏處理及下一次焊接程序的良否；報酬算出部，根據調整該電弧結束步驟後所獲得的該良否判定部的判定結果、焊接結束後到下一次焊接程序中的焊接開始為止的時間，算出對於該電弧結束步驟的報酬；強化學習部，根據該狀態資料取得部所取得的狀態資料、顯示關於該電弧結束步驟的行動之行動資料、以及該報酬算出部所算出報酬，使該評價部學習。

根據本態樣，能夠強化學習焊接程序的週期時間縮短的電弧結束步驟。

本態樣的電弧結束調整裝置中，該評價部具備評價神經網路，當該狀態資料取得部所取得的狀態資料、以及關於該電弧結束步驟的行動之行動資料輸入的情況下，輸出針對該狀態資料所顯示的狀態中的該行動之評價值。

根據本態樣，能夠深層強化學習焊接程序的週期時間縮短的電弧結束步驟。

本態樣的電弧結束調整裝置中，顯示出防黏處理的結果的該焊接資料包括：表示焊接釋放處理時的電流之資料、焊絲的前端部的影像、以及焊絲的前端部的溫度當中的至少一者。顯示出關於下一次焊接程序中的焊接狀態包括：焊接程序中檢測出的焊接電流及焊接電壓、焊絲的進給速度、短路狀況、焊接程序中收集的焊接音、以及焊接結束後拍攝到的焊接部位的影像當中的至少一者。

根據本態樣，能夠根據顯示焊接釋放處理時的電流之資料、焊絲的前端部的影像、以及焊絲的前端部的溫度當中的至少一者，判定防黏處理的良否。又，能夠使用顯示下一次焊接程序中檢測出的焊接電流及焊接電壓、焊絲的進給速度、短路狀況、焊接程序中收集的焊接音、以及焊接結束後拍攝到的焊接部位的影像當中的至少一者之資料，調整電弧結束步驟。

本態樣的電弧結束調整裝置中，該電弧結束步驟包括：防黏處理中的焊接電壓及焊接電流、該防黏處理的時間、焊絲的拉回時間、以及焊接釋放處理的時間及重試次數中的至少一者。

根據本態樣，能夠藉由調整防黏處理中的焊接電壓及焊接電流、該防黏處理的時間、焊絲的拉回時間、以及焊接釋放處理的時間及重試次數中的至少一者，來縮短防黏處理甚至是焊接程序的週期時間。

本態樣的電弧結束調整裝置，更包括：接受部，接受該步驟調整部進行電弧結束步驟的調整之調整強度，其中該步驟調整部以該接受部所接受的調整強度來進行電弧結束步驟的調整。

根據本態樣，使用者能夠任意地設定上述步驟調整部所進行的電弧結束步驟的自動調整的程度。

本態樣的焊接系統包括：上述任一者的電弧結束調整裝置；焊接機器人，保持焊槍；以及焊接電源，供給焊接電流至該焊槍。

根據本態樣，具備焊接機器人及焊接電源的焊接系統能夠縮短焊接程序的週期時間。另外，電弧結束調整裝置也可以設置於焊接機器人及焊接電源的內部，也可以設置於控制焊接機器人及焊接電源的動作的控制裝置的內部，也可以是焊接機器人、焊接電源及控制裝置的外部的獨立個體。又，電弧結束調整裝置也可以是伺服器，控制裝置或焊接電源也可以與該伺服器通訊，來縮短焊接程序的週期時間。

本態樣的電弧結束調整方法，用以調整反覆進行的焊接程序中的電弧結束步驟，包括：取得顯示出防黏處理的結果及關於下一次焊接程序的焊接狀態之焊接資料；根據取得的焊接資料來調整該電弧結束步驟，使得焊接程序的週期時間縮短。

根據本態樣，能夠縮短焊接程序的週期時間。電弧結束調整方法可以是構成焊接系統的焊接電源、控制裝置等自動實施的態樣，也可以是作業員將電弧結束調整裝置連接到焊接系統來實施電弧結束調整方法。

本態樣的電腦程式，用以讓電腦調整反覆進行的焊接程序中的電弧結束步驟，並讓該電腦執行以下的處理包括：取得顯示出防黏處理的結果及關於下一次焊接程序的焊接狀態之焊接資料；根據取得的焊接資料來調整該電弧結束步驟，使得焊接程序的週期時間縮短。

根據本態樣，能夠使電腦發揮上述電弧結束調整裝置的功能。

根據本發明，能夠自動地調整防黏處理、焊接釋放處理等的電弧結束處理所需要的時間，並縮短焊接程序的週期時間。

在下文中，將根據表示實施型態的圖式詳細描述本發明。另外，以下描述的實施型態的至少一部分可以任意組合。（實施型態1）第1圖是顯示出根據實施型態1的電弧焊接系統的示意圖。本實施型態的電弧焊接系統是消耗電極式的氣體遮蔽電弧焊接機，並且包括焊接機器人1、焊接電源2、控制裝置3、拍攝裝置4和電弧結束調整裝置5。電弧結束調整裝置5設置在控制裝置3中。儘管為了便於繪圖和說明，電弧結束調整裝置5的單元被描述為包括在控制裝置3中，但是控制裝置3和電弧結束調整裝置5也可以是一體的結構，表面上，也可以是控制裝置3的硬體和軟體來實現電弧結束調整裝置5的功能。又，電弧結束調整裝置5可以設置在焊接電源2上，也可以設置在其他裝置上。此外，電弧結束調整裝置5的功能可以由多個裝置和伺服器分散處理。

焊接機器人1自動地進行基材A的電弧焊接。焊接機器人1設置有固定到地板表面上的適當位置的基部。複數的臂通過軸部可旋轉地連接到基座，並且焊槍11保持在臂的前端部。另外，焊絲進給裝置12設置在臂的適當位置。馬達設置在每個臂的連接部分處，並且每個臂通過馬達的旋轉驅動力繞軸部轉動。馬達的旋轉由控制裝置3所控制。控制裝置3可以通過旋轉每個臂使焊槍11能夠相對於母材A在上下、前後、左右移動。此外，在每個臂的連接部分處設置有用於將顯示臂的旋轉位置的信號輸出到控制裝置3的編碼器，並且控制裝置3可以根據從編碼器輸出的信號來識別焊槍11的位置。

焊槍11由諸如銅合金的導電材料製成，並且具有圓柱狀接觸尖端，用於將焊絲W引導到待焊接的母材A並提供產生電弧所需的焊接電流。焊接電流從焊接電源2供應。焊絲W通過焊絲進給裝置12從未圖示的焊絲供給源供應到焊槍11。焊絲W例如是實心焊絲並且發揮消耗電極的功能。接觸尖端接觸穿過其中的焊絲W，並向焊絲W提供焊接電流。此外，焊槍11具有形成圍繞接觸尖端的中空圓柱形狀，並且將遮蔽氣體從前端的開口噴射到母材A的噴嘴。遮蔽氣體用於防止被電弧熔化的母材A和焊絲W的氧化。遮蔽氣體例如是二氧化碳氣體、二氧化碳氣體和氬氣的混合氣體、惰性氣體如氬氣等。遮蔽氣體會從焊接電源2供應。

焊接電源2包括電源部21，焊絲進給控制部22，遮蔽氣體供給部23和檢出部24。電源部21經由供電電纜連接到焊槍11的接觸尖端和母材A，並提供焊接電流。焊絲進給控制部22控制焊絲進給裝置12對焊絲W的進給速度。遮蔽氣體供給部23將遮蔽氣體供應到焊槍11。檢出部24包括電流檢出部及電壓檢出部。電流檢出部會檢測出焊接程序中流過電弧的焊接電流、防黏處理及焊接釋放處理中的電流。電壓檢出部檢測出施加於焊槍11及母材A的電壓。電源部21包括輸出基於由檢出部24所檢出的焊接電流和焊接電壓來進行PWM控制的直流電流之電源電路、信號處理電路等。焊接電源2還向控制裝置3輸出表示焊接程序中的焊接狀態、防黏處理和焊接釋放處理的狀態之焊接監控資料。焊接監控資料例如是顯示出焊接程序中檢測到的焊接電流或焊接電壓的焊接電流資料或焊接電壓資料。而且，焊接監控資料中包括在防黏處理和焊接釋放處理中檢測到的電壓或電流的資料。此外，作為焊接監控資料，也可以將表示焊絲W的進給速度的進給速度資料、表示短路狀態的短路狀態資料、以未圖示的麥克風收音而獲得的焊接音資料輸出到控制裝置3。另外，上述焊接監控資料是表示與防黏處理的結果及後續焊接程序有關的焊接狀態的焊接資料的一例。

拍攝裝置4在防黏處理和焊接釋放處理期間拍攝焊絲W的前端部或焊接部位的影像，並且在焊接程序之後拍攝母材A的焊接部位，將拍攝到的影像資料輸出到控制裝置3。另外，拍攝裝置4可以是檢測焊絲W的前端部的溫度的紅外線相機。另外，上述影像資料是焊接資料的一例，其顯示出與防黏處理的結果及隨後的焊接程序有關的焊接狀態。

控制裝置3控制焊接機器人1的操作，並將焊接電流、焊接電壓、焊絲W的進給速度、遮蔽氣體的供給量等焊接條件輸出到焊接電源2，控制焊接電源2的動作。控制裝置3儲存針對母材A的材質及前端的類型等的各種焊接條件。此外，控制裝置3輸出電弧結束步驟並執行電弧結束處理。儲存在控制裝置3中的上述焊接條件不一定是最佳的，並且電弧結束步驟會由電弧結束調整裝置5進行調整，使得焊接過程的週期時間在不會使焊接結果惡化的範圍內最短化。儘管在第1圖中僅顯示出了一組焊接電源2和焊槍11，但是當複數焊接電源2設置於生產線上的情況下，一個電弧結束調整裝置5可以針對複數焊接電源2的每一者分別調整該電源中的電弧結束步驟，或者也可以個別地設置電弧結束調整裝置5，來調整各電源中的電弧結束步驟。

第2圖是顯示出根據實施例1的電弧結束調整裝置5的方塊圖。電弧結束調整裝置5包括控制部50，來控制電弧結束調整裝置5的每個構成部的動作。控制部50連接到輸入部50a、輸出部50b和記憶部50c。

記憶部50c是諸如EEPROM（Electrically Erasable Programmable ROM）、快閃記憶體等的非揮發性記憶體。記憶部50c儲存計算機程式50d，用於在焊接結果不惡化的範圍內最佳化電弧結束處理並最短化焊接程序的週期時間。

控制部50是具有例如CPU（Central Processing Unit），GPU（Graphics Processing Unit）或多核CPU的處理器、ROM（Read Only Memory）、RAM（Random Access Memory）、輸出入介面等的電腦，界面連接有輸入部50a、輸出部50b及記憶部50c。控制部50執行存儲在記憶部50c中的計算機程式50d，以實現電弧結束調整方法，將在生產線上重複進行焊接的連續生產中的焊接程序的週期時間，使電腦發揮電弧結束調整裝置5的功能。另外，重複進行的焊接程序是指設置在生產線上的一個焊接電源2或焊槍11重複進行的焊接。

輸入部50a連接到焊接電源2和拍攝裝置4。從焊接電源2輸出的焊接監控資料和從拍攝裝置4輸出的影像資料被輸入到輸入部50a。焊接監控資料例如是表示焊接程序中的焊接電流和焊接電壓，防黏處理和焊接釋放處理中的電流和電壓、焊絲W的進給速度、短路狀態、焊接音等的時間序列資料。影像資料是表示焊絲W的前端部的外觀和焊接後的焊珠的外觀的資料。此外，影像資料可以是表示由紅外線相機拍攝的焊絲W的前端部的溫度的資料。

輸出部50b連接到焊接機器人1和焊接電源2。控制部50控制焊接程序和電弧結束步驟，並將用於改變電弧結束步驟的控制資料輸出到焊接機器人1和焊接電源2。用於改變電弧結束步驟的控制資料可以指示電弧結束步驟的改變，或者可以表示在步驟變更後的電弧結束步驟。

第3A圖和第3B圖是顯示出電弧結束步驟的概念圖。特別是，第3A圖顯示出了防黏處理的步驟，第3B突顯示出了焊接釋放過程的步驟。在焊接處理結束之後，如第3A圖所示，控制裝置3花費所需的抗黏處理時間ta來提供小於焊接時的電流Ia和電壓Va，並熔化焊絲W的前端使其燃燒，並形成合適尺寸的凝固球於該前端部。而且，可以執行處理以將焊絲W在預定的拉回時間拉起。藉由將防黏處理最佳化，可以使從焊槍11的前端突出的焊絲W的長度足夠長，以便無停滯地開始下一個焊接程序，而且凝固球的形狀和尺寸、下一個焊接程序的焊接性也變得良好。

此外，由於在焊接結束時焊絲W可能焊接到基材A上，如第3B圖所示，控制裝置3會花費所需的焊接釋放處理時間tr，將焊接釋放所需的電流Ir供給焊絲W，藉此執行熔斷焊接部位的處理。此外，無法以一次熔斷處理中釋放焊接的情況下，因此在焊接未釋放的情況下執行焊接釋放處理所需的重試次數Nr。能夠通過檢測流過焊絲W的電流來確定焊接的存在與否。

第4圖是顯示出根據實施型態1的電弧結束調整裝置5的功能方塊圖。電弧結束調整裝置5中的功能方塊包括：焊接監控資料取得部51a、影像資料取得部51b、第1良否判定部52a、第2良否判定部52b、防黏良否判定部52c、良否總和判定部54、步驟調整部55、電弧結束控制部56、最短步驟記憶部57。

焊接監控資料取得部51a取得從焊接電源2輸出的焊接監控資料，並將取得的焊接監控資料輸出到第1良否判定部52a和防黏良否判定部52c。

影像資料取得部51b取得從拍攝裝置4輸出的影像資料，並將取得的影像資料輸出到第2良否判定部52b和防黏良否判定部52c。

第1良否判定部52a包括良否判定RNN53a（Recurrent Neural Network），其在輸入焊接監控資料時輸出表示當獲得焊接監控資料時與焊接程序有關的焊接結果的良否的資料。良否判定RNN53a例如是已學習的遞歸神經網路。良否判定RNN53a例如在輸出層具有輸出表示焊接結果良好的機率的資料的第1神經元，以及輸出表示焊接結果為不良的機率的資料的第2神經元。在這種情況下，顯示上述良否的資料是從第1和第2神經元輸出的資料。又，良否判定RNN53a可以在輸出層中包括以二元輸出焊接結果的良否的神經元。在這種情況下，顯示上述良否的資料是從神經元輸出的二元資料。此外，良否判定RNN53a也可以在輸出層中包括輸出表示焊接結果的良否程度的類比值的神經元。良否判定RNN53a將焊接監控資料（輸入資料）、表示對應到該焊接資料的焊接結果的良否的資料（教師資料）作為學習資料，並給予至學習前的遞歸深層神經網路，使其學習為佳。另外，良否判定RNN53a的中間層的層數、各層的神經元數等，其構造並沒有特別限定。又，良否判定RNN53a不一定必須是遞歸神經網路，並且可以由其他類型的神經網路構成。

第2良否判定部52b包括良否判定CNN53b（Convolutional Neural Network），其在輸入影像資料時輸出表示當獲得該影像資料時與焊接程序有關的焊接結果的良否的資料。良否判定CNN53b例如是已學習的卷積神經網路。良否判定CNN53b例如在輸出層具有輸出表示焊接結果良好的機率的資料的第3神經元，以及輸出表示焊接結果為不良的機率的資料的第4神經元。在這種情況下，顯示上述良否的資料是從第3和第4神經元輸出的資料。又，良否判定CNN53b可以在輸出層中包括以二元輸出焊接結果的良否的神經元。在這種情況下，顯示上述良否的資料是從神經元輸出的二元資料。此外，良否判定CNN53b也可以在輸出層中包括輸出表示焊接結果的良否程度的類比值的神經元。良否判定CNN53b將影像資料（輸入資料）、表示對應到該焊接資料的焊接結果的良否的資料（教師資料）作為學習資料，並給予至學習前的卷積深層神經網路，使其學習為佳。另外，良否判定CNN53b的中間層的層數、各層的神經元數等，其構造並沒有特別限定。又，良否判定CNN53b不一定必須是卷積神經網路，並且可以由其他類型的神經網路構成。

防黏良否判定部52c藉由例如判定在電弧結束處理的焊接釋放處理時流動的電流是否在閾值以上，來判定防黏處理的良否，並將判定結果輸出到良否總合判定部54。防黏良否判定部52c基於在防黏處理時拍攝的焊絲W的前端部的影像來判定防黏處理的良否，並將判定結果輸出到良否總合判定部54。例如，根據在焊絲W的前端部形成的凝固球的尺寸是否在預定範圍內，以及凝固球的形狀是否符合預定圖樣，來判定防黏處理的良否。

根據從第1良否判定部52a，第2良否判定部52b和防黏良否判定部52c輸出的資料，良否總合判定部54判定在防黏處理和下一程序中的焊接結果的良否。將判定結果被輸出到步驟調整部55。例如，良否總合判定部54將從良否判定RNN53a的第1和第2神經元輸出的資料，從良否判定CNN53b的第3和第4神經元輸出的資料，以及防黏良否判定部52c的判定結果，做總合判定。具體地，可藉由將從第1和第3神經元輸出的資料的值的總和與從第2和第4神經元輸出的資料的值的總和進行比較，判定下一個焊接的結果的良否。而且，也可以對從每個神經元輸出的資料的值進行加權和比較。然後，當下一個焊接程序中的焊接結果良好並且防黏處理的結果也良好的情況下，則良否總合判定部54總合地判定為良。此外，在從良否判定RNN53a和良否判定CNN53b輸出二元資料的情況下，當良否總合判定部54輸出表示第1良否判定部52a及第2良否判定部52b雙方都良好的資料時，判定下一個焊接程序的焊接結果為良；當輸出表示第1良否判定部52a及第2良否判定部52b一者為不良的資料時，判定下一個焊接程序的焊接結果為不良。另外，總合判定方法只是例子，也可以當輸出表示第1良否判定部52a及第2良否判定部52b一者為良好的資料時，判定下一個焊接程序的焊接結果為良。

如果良否總合判定部54的判定結果為良，則步驟調整部55減少焊接過程的週期時間，並且如果判定結果為不良，則步驟調整部55為了將焊接程序的週期時間延長，會調整電弧結束步驟，並將調整結果輸出到電弧結束控制部56。調整結果例如是表示電弧結束步驟的各種參數，亦即防黏處理中的電流、電流、電壓和時間、拉回時間、焊接釋放處理中的電流、時間、重試次數等增減。步驟調整部55會將表示對電弧結束步驟的各種參數的至少一者做增減的資料輸出到電弧結束控制部56。步驟調整部55可以用1次的調整處理來變更複數的參數，也可以變更1個參數。又，在週期時間變為最短為止前反覆進行後述的步驟S11～步驟S19來進行電弧結束步驟的調整情況下，也可以用反覆進行的各調整處理來調整不同的參數。例如，可以在第1次的調整中調整防黏處理時間，在第2次調整中調整焊接釋放處理時間等。另外，可以關聯各個參數的增減量以減少變數。而且，也可以將變更量從標準的參數值限制到既定比例的範圍內。又，步驟調整部55決定要縮短焊接程序的週期時間後，當焊接結果從良好狀態變化到不良狀態的情況下，會將週期時間縮短前的電弧結束步驟記憶到最短步驟記憶部57。又，當判定結果為不良的情況下，上面說明了調整電弧結束步驟來延長焊接程序的週期時間的例子，但也可以調整參數來一邊維持週期時間一邊使判定結果變為良好。

電弧結束控制部56根據步驟調整部55的調整結果，輸出用以變更電弧結束步驟的控制資料至熔接電源2，藉此來控制電弧結束。然而，當最短步驟記憶部57儲存了焊接程序的週期時間變為最短的電弧結束步驟時，電弧結束控制部56根據儲存在最短步驟記憶部57中的電弧結束步驟來控制電弧結束。

接著，說明有關於電弧結束步驟的調整之控制部50的處理步驟。第5圖是顯示實施型態1的電弧結束調整方法的流程圖。控制部50在連續生產中的各個熔接程序中反覆進行以下的處理。控制部50判定記憶部50c是否記憶了週期時間最短的電弧結束步驟（步驟S11）。判定記憶了週期時間最短的電弧結束步驟的情況下（步驟S11：YES），控制部50根據記憶部50c記憶的最短的電弧結束步驟，結束電弧（步驟S12）。例如，控制部50將顯示最短的電弧結束步驟的控制資料輸出到焊接電源2，藉此控制電弧結束。當然，控制部50也可以將顯示了用以設定週期時間為最短的電弧結束步驟的變更量之控制資料輸出至焊接電源2，來控制電弧結束。

記憶部50c判定沒有記憶週期時間最短的電弧結束步驟的情況下（步驟S11：No），控制部50取得焊接監控資料（步驟S13），取得影像資料（步驟S14）。然後，控制部50根據取得的焊接監控資料及影像資料，判定防黏處理及焊接結果的良否（步驟S15）。例如，控制部50使用已學習的良否判定RNN53a及良否判定CNN53b，判定焊接結果的良否。防黏處理及焊接釋放處理的良否會用焊接釋放處理時的電流來判定。

接著，判定焊接結果為良好的情況下（步驟S15：YES），控制部50縮短焊接程序的週期時間（步驟S16）。判定焊接結果為不良的情況下（步驟S15：NO），判定前一次縮短焊接程序後焊接結果是否從良好狀態變化成不良狀態（步驟S17）。變化成不良狀態，不必多說，並不限定於以一個焊接結果來進行判定，也包含了使用2個以上的焊接結果來進行判定。例如，10次當中，焊接結果為不良狀態有一定比例以上的情況下，可以判定變化成不良狀態。判定焊接結果沒有從良好狀態變化成不良狀態的情況下（步驟S17：NO），控制部50使焊接程序的週期時間延長（步驟S18）。結束步驟S16或步驟S18的處理的控制部50會根據調整後的電弧結束步驟來控制電弧結束（步驟S19）。具體來說，控制部50會將顯示調整處理後的電弧結束步驟之控制資料輸出到焊接電源2，藉此控制電弧結束。當然，控制部50也可以將顯示電弧結束步驟的變更量之控制資料輸出到焊接電源2，來控制電弧結束。

縮短焊接程序的週期時間後，判定焊接結果從良好狀態變化成不良狀態的情況下（步驟S17：YES），控制部50將焊接程序的週期時間恢復到縮短前的電弧結束步驟（步驟S20），將週期時間縮短前的電弧結束步驟當作是週期時間最短的電弧結束步驟，將其記憶於記憶部50c（步驟S21），將處理回到步驟S12。

根據這樣的電弧結束調整裝置5、焊接系統、電弧結束調整方法及電腦程式50d，能夠不使焊接結果惡化，使電弧結束處理最佳化，有效地縮短焊接程序中的週期時間。

又，因為會將最短化的電弧結束步驟記憶於記憶部50c，之後電弧結束調整裝置50能夠迅速地使焊接程序的週期時間成為最短來控制焊接。

又，本實施型態1中說明了電弧結束調整裝置5具備已學習的良否判定RNN53a及良否判定CNN53b的例子，但也可以將規定第1良否判定部52a及第2良否判定部52b的神經網路之各種參數，從外部伺服器載入並更新。參數例如包含中間層的層數、各層的神經元數、各神經元的加權係數、活性化函數的種類等的資訊。又，電弧結束調整裝置5也可以儲存是否許可將下載的各種參數反映到第1良否判定部52a及第2良否判定部52b之旗標，旗標顯示許可的情況下就使用下載的參數來更新良否判定RNN53a及良否判定CNN53b的神經網路。又，工廠內，設置了複數台具備電弧結束調整裝置5的焊接系統的情況下，各焊接系統的電弧結束調整裝置5可以因應需要來交換上述參數。又，也可以將電弧結束調整裝置5以雲端伺服器構成。焊接電源2或控制裝置3可以向該伺服器要求電弧結束步驟的調整，接收因應要求而從伺服器發送而來的電弧結束步驟的調整量，調整電弧結束步驟。又，電弧結束調整裝置5可以設置於焊接電源2中。又，電弧結束調整裝置5也可以當作是電弧結束步驟調整用的專用裝置來實施。作業人員能夠將該專用裝置連接到焊接系統，自動地調整電弧結束步驟。

又，雖然說明了第1良否判定部52a及第2良否判定部52b具備良否判定RNN53a及良否判定CNN53b的例子，但也可以是各判定部雙方或其中一者不使用神經網路來判定焊接結果的良否的架構。例如，第1良否判定部52a可以比較焊接電流值及既定的閾值，以這種單純的判定處理來判定良否。又，第2良否判定部52b也可以從影像資料中抽出既定的特徵量，將特徵量的有無、特徵量的數目等與閾值相比較，以這種單純的判定處理來判定良否。又，不需要具備第1良否判定部52a及第2良否判定部52b雙方，也可以只具備其中任一者。在這個情況下，就不需要良否總合判定部54。

（實施型態2）實施型態2的電弧結束調整裝置205、焊接系統、電弧結束調整方法及電腦程式50d在實施型態1的步驟調整部55及最短步驟記憶部57以深層神經網路構成這點與實施型態1不同，因此以下主要說明上述差異點。其他的架構及作用效果與實施型態相同，因此對應的部位會標示相同的符號並省略詳細的說明。

第6圖係顯示實施型態2的電弧結束調整裝置205的功能方塊圖。實施型態2的電弧結束調整裝置205與實施型態1同樣地，具備焊接監控資料取得部51a、影像資料取得部51b、第1良否判定部52a、第2良否判定部52b、良否總合判定部254、步驟調整部255、學習處理部259及電弧結束控制部56。

焊接監控資料取得部51a取得從焊接電源2輸出的焊接監控資料，將取得的焊接監控資料輸出到第1良否判定部52a、防黏良否判定部52c及步驟調整部255。

影像資料取得部51b取得拍攝裝置4輸出的影像資料，將取得的影像資料輸出至第2良否判定部52b、防黏良否判定部52c及步驟調整部255。

實施型態2個良否總合判定部254將表示焊接結果及防黏處理良好的機率之資料、顯示焊接結果及防黏處理不良的機率之資料輸出至學習處理部259。例如，使用從良否判定RNN53a的第1神經元輸出的資料的值、良否判定CNN53b的第3神經元輸出的資料的值、防黏良否判定部52c輸出的資料的值，計算焊接結果及防黏處理良好的機率即可。同樣地，使用從良否判定RNN53a的第2神經元輸出的資料的值、良否判定CNN53b的第4神經元輸出的資料的值、防黏良否判定部52c輸出的資料的值，計算焊接結果及防黏處理不良的機率即可。

步驟調整部255具備步驟調整NN（Neural Network）258，其在焊接監控資料及影像資料輸入的情況下，輸出顯示了能夠將週期時間縮短的電弧結束步驟的變更量之資料。步驟調整NN258是已學習的深層神經網路。步驟調整NN258例如在輸出層具有複數的神經元，其輸出資料，該資料是針對防黏處理中的電流Ia、電壓Va及時間ta、焊接釋放步驟中的電流Ir、時間tr、重複次數Nr等相對於各調整參數的複數的調整量，顯示出該調整量為佳的機率。又，步驟調整NN258也可以在輸出層具備神經元，用以輸出顯示調整量的資料。又，步驟調整NN258也可以在輸出層具備神經元，用以以2元資料輸出調整量。以下，在本實施型態2中，假設步驟調整NN258輸出的不是2元資料，而是將各參數的變更量以顯示該變更量為適當的機率之資料輸出。另外，步驟調整部255可以在1次的調整處理中變更複數的參數的值，也可以變更一個參數的值。又，也可以是在反覆進行的各調整處理中調整不同的參數。

第7圖係顯示步驟調整部255的網路架構的概念圖。步驟調整部255的步驟調整NN258具有焊接狀態識別網路部258a、外觀識別網路部258b、步驟調整網路部258c。焊接狀態識別網路部258a是焊接監控資料輸入，辨識焊接程序中的焊接狀態，輸出對應該狀態的資料的神經網路。焊接監控資料是焊接電流的情況下，焊接狀態識別網路部258a能夠辨識出焊接電流的變化狀態。焊接狀態識別網路部258a例如可以做成除了輸出層外與第1良否判定部52a相同的神經網路構造。輸出層具有複數的神經元，較佳的是3個以上的神經元。又，作為學習前的加權係數的初期值，可以設定構成第1良否判定部52a的各神經元的加權係數。能夠更有效率地學習步驟調整部255。外觀識別網路部258b是影像資料輸入，辨識焊接後的焊接部位的狀態，輸出對應該狀態的資料的神經網路。外觀識別網路部258b例如可以做成除了輸出層外與第2良否判定部52b相同的神經網路構造。輸出層具有複數的神經元，較佳的是3個以上的神經元。又，作為學習前的加權係數的初期值，可以設定構成第2良否判定部52b的各神經元的加權係數。能夠更有效率地學習步驟調整NN258。步驟調整網路部258c是已學習的神經網路，當從焊接狀態識別網路部258a及外觀識別網路部258b分別輸出的資料輸入，會將顯示了能夠縮短的電弧結束步驟的變更量之資料輸出。該神經網路是以具備複數中間層的深層神經網路構成為佳。另外，步驟調整部255的神經網路的架構是一例，可以由一個神經網路構成，也可以組合複數的神經網路來構成。

學習處理部259是一種處理部，會將輸入步驟調整部255的焊接監控資料及影像資料作為輸入資料，將顯示出根據該資料來變更電弧結束步驟時的焊接結果及防黏處理的良否之資料作為學習資料，使步驟調整NN258學習。具體來說，學習處理部259根據良否總合判定部254的判定結果，當焊接結果及防黏處理為良好的情況下縮短週期時間，當焊接結果及防黏處理為不良的情況下週期延長時間，當焊接結果為良好及不良的中間狀態的情況下，使步驟調整NN258學習來維持週期時間。焊接結果良好是指例如焊接結果良好的機率在50%以上，焊接結果不良的機率不滿50%的狀態，防黏處理的結果良好的狀態。焊接結果不良是指例如焊接結果良好的機率不滿50%，焊接結果不良的機率在50%以上的狀態，或者是防黏處理的結果不良的狀態。閾值的50%是一例，也可以是比50%大的值。焊接結果在中間狀態是指例如焊接結果良好的機率及焊接結果不良的機率雙方在50%以上的情況，或者是雙方不滿50%的情況，防黏處理的結果良好的狀態。又，上述閾值比50%大的情況下，例如60%的情況下，焊接結果良好及不良的機率在40%~60%之間的狀況也是中間狀態。上述中間狀態只是一例。中間狀態在進一步縮短週期時間的情況下是焊接結果有惡化的可能性的狀態。如以上所述，使步驟調整NN258學習，藉此能夠不讓焊接結果惡化，自動調整防黏處理、焊接釋放處理等的電弧結束處理所需要的時間，使焊接程序的週期時間最短化。另外，步驟調整NN258的學習初期階段中，在中間狀態的情況下，也可以不維持週期時間，適當地變更電弧結束步驟。

另外，步驟調整NN258的學習可以在設置焊接系統時、外部環境變化時、變更焊接條件時、進行其他的設置變更時等適當的時間點進行。又，本實施型態2中，說明了使步驟調整NN258學習的例子，但也可以具備已學習的步驟調整NN258，而不進行更進一步的學習。

根據這個架構的實施型態2的電弧結束調整裝置205、焊接系統、電弧結束調整方法及電腦程式50d，以深層神經網路構成的步驟調整部255是決定電弧結束步驟變更量的架構，因此能夠不讓焊接結果惡化，更適當地控制焊接程序的電弧結束，使其最短化。

又，步驟調整部255能夠輸出使焊接程序的週期時間縮短的電弧結束步驟的變更量。步驟調整部255例如在焊接結果非常穩定的情況下，能夠輸出大的變更量，在焊接結果良好卻不穩定的情況下，能夠輸出小的變更量。因此，能夠更迅速地使焊接程序的週期時間最短化。

又，步驟調整部255能夠使用焊接結果的良否判定結果來學習，能夠調整成適用焊接系統所設置的環境的步驟調整部255。因此，能夠因應焊接條件、外部環境使焊接程序的週期時間最短化。

又，學習處理部259能夠使步驟調整部255往焊接程序的週期時間縮短的方向學習，輸出使焊接程序的週期時間最短化的資料之後，能夠使步驟調整神經網路進行學習以穩定地獲得良好的焊接結果。因此，能夠以良好的狀態使焊接結果穩定化，且能夠使焊接程序的週期時間最短化。

另外，說明了本實施型態2中電弧結束調整裝置205具備已學習的步驟調整NN258的例子，但也可以從外部伺服器下載、更新規定步驟調整部255的神經網路之各種參數。參數例如包含中間層的層數、各層的神經元數、各神經元的加權係數、活性化函數的種類等的資訊。又，電弧結束調整裝置205也可以儲存是否許可將下載的各種參數反映到步驟調整部255之旗標，旗標顯示許可的情況下就使用下載的參數來更新步驟調整NN258的神經網路。又，工廠內，設置了複數台具備電弧結束調整裝置205的焊接系統的情況下，各焊接系統的電弧結束調整裝置205可以因應需要來交換上述參數。

又，電弧結束調整裝置205也可以將規定已學習的步驟調整NN258的各種參數上傳到外部的伺服器。其他的電弧結束調整裝置205能夠使用上傳到伺服器的該參數，更新步驟調整NN258。

又，實施型態2中，說明了步驟調整NN258及第1良否判定部52a及第2良否判定部52b具備神經網路的例子，但良否判定RNN53a及良否判定CNN53b雙方或一者也可以不使用神經網路來判定焊接結果的良否。

（實施型態3）第8圖係顯示實施型態3的電弧結束調整裝置305的功能方塊圖。實施型態3的電弧結束調整裝置305、焊接系統、電弧結束調整方法及電腦程式50d在輸入步驟調整部355的資料與實施型態2不同，因此以下主要說明上述差異點。其他的架構及作用效果與實施型態相同，因此對應的部位會標示相同的符號並省略詳細的說明。

實施型態3的電弧結束調整裝置305更具備焊接條件資料取得部51c。焊接條件資料取得部51c取得焊接條件資料。焊接條件資料例如包括母材A的材質、前端形狀、焊接電流設定值、焊接電壓設定值、焊接速度設定值、使焊接電流週期性變動時的頻率設定值等的資訊。

步驟調整部355具備已學習的步驟調整NN358，能夠根據輸入的焊接監控資料、影像資料、以及焊接條件資料，不使焊接結果惡化，而顯示出能夠縮短焊接程序的週期時間之電弧結束步驟的變更量的資料而將資料輸出。實施型態3的已學習的步驟調整NN358能夠使用與實施型態2相同的良否總合判定部354及學習處理部359使其更進一步學習。

根據實施型態3的電弧結束調整裝置305、焊接系統、電弧結束調整方法及電腦程式50d，因為是放進焊接條件來調整電弧結束步驟的架構，因此能夠更有效果地調整電弧結束步驟。

（實施型態4）第9圖係顯示實施型態4的電弧結束調整裝置405的功能方塊圖。實施型態4的電弧結束調整裝置405、焊接系統、電弧結束調整方法及電腦程式50d在實施型態1的步驟調整部455及最短步驟記憶部57以深層強化學習來學習電弧結束步驟這點與實施型態1不同，因此以下主要說明上述差異點。其他的架構及作用效果與實施型態相同，因此對應的部位會標示相同的符號並省略詳細的說明。

實施型態4的電弧結束調整裝置405具備焊接監控資料取得部51a、影像資料取得部51b、狀態資料取得部51d、第1良否判定部52a、第2良否判定部52b、良否總合判定部54、步驟調整部455及電弧結束控制部56。

狀態資料取得部51d取得顯示出焊接系統的狀態s的狀態資料。狀態資料包括例如在複數時間點拍攝電弧結束處理中的焊接焊槍11、焊絲W及母材A而得的影像資料，例如影片資料。焊槍11、焊絲W及母材A可以用拍攝裝置4來拍攝，也可以使用其他的影片拍攝裝置來拍攝。影像資料最好包括能夠以影像來辨識焊接系統的狀態s，也就是焊槍11、焊絲W及母材A的位置關係、形成焊絲W的前端部的凝固球的影像資料。又，影像資料也可以是以紅外線相機拍攝焊絲W的前端部而得的影像，也就是顯示焊絲W的前端部的溫度的影像的資料。另外，本實施型態4中，作為狀態資料的例子主要說明了影像資料，但也可以是顯示流過焊絲W的電流的電流資料、顯示焊絲W的溫度的其他的溫度資料等。

步驟調整部455藉由深層強化學習，使其學習將焊接程序的週期時間最短化的電弧結束步驟，具備評價部455a、行動選擇部455b、報酬算出部455c及強化學習部455d。

評價部455a是一種計算功能部，其根據狀態資料取得部51d取得的狀態資料、顯示有關電弧結束步驟的行動a之行動資料，算出針對狀態資料顯示的狀態中的該行動a的評價值Q。狀態是指例如例如焊槍11、焊絲W及母材A的位置關係，甚至是表示該位置關係的影像。有關電弧結束步驟的行動a會由防黏處理的電流的供給開始、電流值、焊接釋放處理的電流的供給開始、焊接釋放處理的重試等所決定。評價值Q在焊槍11、焊絲W及母材A位於特定的位置關係的情況下取得特定的行動a時，越能夠良好地縮短焊接程序的週期時間，還是焊接結果越好，數值就越高。

評價部455a例如具備評價NN（Neural Network）455e，其在狀態資料取得部51d所取得表示焊接系統的狀態s的狀態資料、顯示有關電弧結束步驟的行動a之行動資料輸入的情況下，輸出針對該狀態s中的該行動a之評價值Q（s, a）。另外，評價NN455e能夠在前段具備卷積神經網絡，用以辨識以影像顯示焊接系統的狀態之狀態資料。又，評價部455a也可以將神經網路替代成將狀態資料及行動資料與評價值連結上關係的對照表，使用該對照表來輸出憑價值。

行動選擇部455b選擇某個狀態s中評價部455a所算出的評價值Q為最大的行動a。步驟調整部455根據行動選擇部455b所選擇的行動a進行電弧結束步驟的調整，電弧結束控制部56以該調整過後的電弧結束步驟控制電弧結束。

報酬算出部455c根據良否總合判定部54所輸出的判定結果、焊槍11到達焊接部位至產生電弧為止的時間，算出針對電弧結束步驟的報酬。報酬是當焊接結果越良好，到電弧產生的該時間越短，就會被算出越高的值。算出報酬的計算式並沒有的限定。

強化學習部455d根據輸入評價NN455e的狀態資料及行動資料、各資料輸入時所輸出的評價值Q、報酬算出部455c所算出的報酬，使評價NN455e學習。具體來說，能夠下式（1）所表示的評價值Q使其學習神經網路的加權係數。 Q（s, a）←Q（s, a）+α（r+γmaxQ（s_next, a_next）－Q（s, a））…（1） s：狀態， a：狀態s下選擇的行動 α：學習係數 r：行動的結果所獲得的報酬 γ：折扣率 maxQ（s_next, a_next）:對下一次狀態下取得的行動的評價值Q的最大值

學習係數α是1以下的正值，例如0.1左右的值。折扣率γ是1以下的正值，例如0.9左右的值。

藉由使用上式（1）的機械學習，能夠使評價NN455e學習，以便對獲得更高的報酬的行動a給與更高的評價值Q。另外，進行強化學習時，可以使用ε-Greedy法等，以一定的機率使其隨機行動，來學習針對各種行動的Q值。根據這個架構的電弧結束調整裝置405，行動選擇部455b能夠因應於焊接系統的狀態s（也就是焊槍11、焊絲W及母材A的位置關係）選擇出更適當的行動a（也就是防黏處理的開始、焊接釋放處理的開始），能夠使焊接程序的週期時間最短化。

另外，電弧結束調整裝置405的強化學習能夠使用從複數的焊接裝置甚至到焊接系統所獲得狀態資料、行動資料、評價值等的資料、從模擬裝置所獲得的資料等來進行。

根據實施型態4的電弧結束調整裝置405、焊接系統、電弧結束調整方法及電腦程式50d，能夠深層強化學習焊接程序的週期時間縮短之電弧結束步驟。

又，上述實施型態4中說明了深層強化學習，但也可以取代神經網路，具備對應行動及狀態的評價值Q數列，來調整電弧結束步驟。

（實施型態5）第10圖係顯示實施型態5的電弧焊接系統的示意圖。實施型態5的焊接系統在具備調整方法接受部50來接受電弧結束步驟的調整方法這點與實施型態1～5不同。以下主要說明上述差異點。其他的架構及作用效果與實施型態相同，因此對應的部位會標示相同的符號並省略詳細的說明。

第11圖係顯示電弧結束調整畫面507的示意圖。調整方法接受部506例如顯示電弧結束調整畫面507於終端，接受電弧結束步驟的調整方法。電弧結束調整畫面507例如具有調整方法選擇部571，接受自動地調整電弧結束步驟，或者是手動調整的選擇。調整方法選擇部571例如單選按鈕。使用者能夠藉由按下單選按鈕來選擇電弧結束步驟的自動調整或手動調整。

又，電弧結束調整畫面507具有優先度顯示部572及優先度調整滑塊573。優先度顯示部572在電弧結束步驟的自動調整被選擇的情況下，顯示出應該進行以週期時間的最短化為優先的調整、或者是應該進行重視焊接品質的調整。優先度調整滑塊573用以指定優先度。使用者藉由滑動優先度調整滑塊573，能夠指定應該以什麼樣的程度重視焊接品質來調整電弧結束步驟，或者是應該以什麼程度重視週期時間的最短化來調整電弧結束步驟。以優先度調整滑塊573接受到有關焊接品質的優先度之調整方法接受部506，會對應於接受部，該接受部接受以步驟調整部55來調整電弧結束步驟的調整強度。

控制裝置3例如當焊接品質的重要度越高，就減小電弧結束步驟的調整量來進行電弧結束步驟的控制，當週期時間的最短化的重要度越高，就增大電弧結束步驟的調整量來進行電弧結束處理。

根據實施型態5的焊接系統，能夠接受焊接品質或週期時間的最短化的重要度或優先度，以使用者希望的方法來調整電弧結束步驟。

這次公開的實施例應該在所有方面都被認為是說明性的而不是限制性的。本發明的範圍不是由上述含義來表示，而是由申請專利範圍來表示，並且旨在包括與申請專利範圍均等的含義和範圍內的所有變更。

1‧‧‧焊接機器人 2‧‧‧焊接電源 3‧‧‧控制裝置 4‧‧‧拍攝裝置 5、205、305、405‧‧‧電弧結束調整裝置 11‧‧‧焊槍 12‧‧‧焊絲進給裝置 21‧‧‧電源部 22‧‧‧焊絲進給控制部 23‧‧‧遮蔽氣體供給部 24‧‧‧檢出部 50‧‧‧控制部 50a‧‧‧輸入部 50b‧‧‧輸出部 50c‧‧‧記憶部 50d‧‧‧電腦程式 51a‧‧‧焊接監控資料取得部 51b‧‧‧影像資料取得部 51c‧‧‧焊接條件資料取得部 51d‧‧‧狀態資料取得部 52a‧‧‧第1良否判定部 52b‧‧‧第2良否判定部 52c‧‧‧防黏良否判定部 53a‧‧‧良否判定RNN 53b‧‧‧良否判定CNN 54、254、354‧‧‧良否總合判定部 55、255、355、455‧‧‧步驟調整部 56‧‧‧電弧結束控制部 57‧‧‧最短步驟記憶部 258‧‧‧步驟調整NN 258a‧‧‧焊接狀態識別網路部 258b‧‧‧外觀識別網路部 258c‧‧‧步驟調整網路部 259、359‧‧‧學習處理部 455a‧‧‧評價部 455b‧‧‧行動選擇部 455c‧‧‧報酬算出部 455d‧‧‧強化學習部 455e‧‧‧評價NN 506‧‧‧調整方法接受部 507‧‧‧電弧結束調整畫面 571‧‧‧調整方法選擇部 572‧‧‧優先度顯示部 573‧‧‧優先度調整滑塊 A‧‧‧ 母材 W‧‧‧焊絲

第1圖是顯示出根據實施型態1的電弧焊接系統的示意圖。第2圖是顯示出根據實施型態1的電弧結束調整裝置的方塊圖。第3A圖是顯示出電弧結束步驟的概念圖。第3B圖是顯示出電弧結束步驟的概念圖。第4圖是顯示出根據實施型態1的電弧結束調整裝置的功能方塊圖。第5圖是顯示出根據實施型態1的電弧結束調整方法的流程圖。第6圖是顯示出根據實施型態2的電弧結束調整裝置的功能方塊圖。第7圖是顯示出步驟調整部的網路架構的概念圖。第8圖是顯示出根據實施型態3的電弧結束調整裝置的功能方塊圖。第9圖是顯示出根據實施型態4的電弧結束調整裝置的功能方塊圖。第10圖是顯示出根據實施型態5的電弧焊接系統的示意圖。第11圖是顯示電弧結束調整畫面的示意圖。

1‧‧‧焊接機器人

2‧‧‧焊接電源

3‧‧‧控制裝置

4‧‧‧拍攝裝置

5‧‧‧電弧結束調整裝置

11‧‧‧焊槍

12‧‧‧焊絲進給裝置

21‧‧‧電源部

22‧‧‧焊絲進給控制部

23‧‧‧遮蔽氣體供給部

24‧‧‧檢出部

A‧‧‧母材

W‧‧‧焊絲

Claims

一種電弧結束調整裝置，用以調整反覆進行的焊接程序中的電弧結束步驟，包括：取得部，取得顯示防黏處理的結果及下一次焊接程序的焊接狀態之焊接資料；步驟調整部，根據該取得部所取得的該焊接資料來調整該電弧結束步驟，使得該焊接程序的週期時間縮短。
如申請專利範圍第1項所述的電弧結束調整裝置，更包括：良否判定部，根據該取得部所取得的該焊接資料，判定該防黏處理及該下一次焊接程序的焊接結果的良否，其中該步驟調整部決定該電弧結束步驟的變更內容，使得在該良否判定部判定為良的情況下，該週期時間縮短，在該良否判定部判定為否的情況下，該週期時間延長。
如申請專利範圍第2項所述的電弧結束調整裝置，其中：該步驟調整部，會在使該焊接程序的週期時間縮短後，該防黏處理及該下一次焊接程序的該焊接結果從良好的狀態變化為不良狀態的情況下，以該週期時間縮短前的該電弧結束步驟來確定調整，將確定的該電弧結束步驟記憶到記憶部。
如申請專利範圍第2或3項所述的電弧結束調整裝置，其中：該良否判定部具備良否判定神經網路，在顯示該下一次焊接程序的焊接狀態之該焊接資料輸入的情況下，使神經網路學習，以便將表示獲得該焊接資料時的焊接程序的焊接結果的良否的資料輸出。
如申請專利範圍第1項所述的電弧結束調整裝置，其中：該步驟調整部具備步驟調整神經網路，在該焊接資料輸入的情況下，使神經網路學習，以便輸出能夠縮短該焊接程序的週期時間之表示該電弧結束步驟的變更內容的資料。
如申請專利範圍第5項所述的電弧結束調整裝置，其中：該步驟調整神經網路輸出顯示該電弧結束步驟的變更量之資料。
如申請專利範圍第5或6項所述的電弧結束調整裝置，更包括：良否判定部，根據該取得部所取得的該焊接資料，來判定該防黏處理及該下一次焊接程序的該焊接結果的良否；以及學習處理部，根據調整該電弧結束步驟後獲得的該良否判定部的判定結果，使該步驟調整神經網路學習。
如申請專利範圍第7項所述的電弧結束調整裝置，其中：該學習處理部使該步驟調整神經網路學習，使得在該良否判定部判定為良的情況下，該週期時間縮短，在該良否判定部判定為否的情況下，該週期時間延長。
如申請專利範圍第8項所述的電弧結束調整裝置，其中：該學習處理部在該焊接結果是良好及不良的中間狀態的情況下，使該步驟調整神經網路學習，以維持該週期時間。
如申請專利範圍第7項所述的電弧結束調整裝置，其中：該良否判定部具備良否判定神經網路，在顯示該下一次焊接程序的焊接狀態之該焊接資料輸入的情況下，使神經網路學習，以便將表示獲得該焊接資料時的焊接程序的焊接結果的良否的資料輸出。
如申請專利範圍第10項所述的電弧結束調整裝置，其中：該步驟調整神經網路包括與該良否判定神經網路的全部或一部分實質上相同的網路架構。
如申請專利範圍第1項所述的電弧結束調整裝置，包括：狀態資料取得部，取得狀態資料，其包括在複數時間點拍攝電弧結束處理中的焊槍、焊絲及母材而獲得的影像資料，該步驟調整部包括：評價部，根據該狀態資料取得部所取得的該狀態資料、及顯示該電弧結束步驟的行動之行動資料，算出針對該狀態資料所顯示的狀態中的該行動之評價值；行動選擇部，選擇該評價部所算出的評價值最大的行動。
如申請專利範圍第12項所述的電弧結束調整裝置，包括：良否判定部，根據該取得部所取得的該焊接資料，來判定該防黏處理及該下一次焊接程序的良否；報酬算出部，根據調整該電弧結束步驟後所獲得的該良否判定部的判定結果、焊接結束後到該下一次焊接程序中的焊接開始為止的時間，算出對於該電弧結束步驟的報酬；強化學習部，根據該狀態資料取得部所取得該狀態資料、顯示關於該電弧結束步驟的行動之該行動資料、以及該報酬算出部所算出報酬，使該評價部學習。
如申請專利範圍第12或13項所述的電弧結束調整裝置，其中：該評價部具備評價神經網路，當該狀態資料取得部所取得的該狀態資料、以及顯示該電弧結束步驟的行動之行動資料輸入的情況下，輸出針對該狀態資料所顯示的狀態中的該行動之評價值。
如申請專利範圍第1項所述的電弧結束調整裝置，其中：顯示該防黏處理的結果之該焊接資料包括：表示焊接釋放處理時的電流之資料、焊絲的前端部的影像、以及該焊絲的前端部的溫度當中的至少一者，顯示該下一次焊接程序的焊接狀態之該焊接資料包括：顯示該焊接程序中檢測出的焊接電流及焊接電壓、該焊絲的進給速度、短路狀況、該焊接程序中收集的焊接音、以及焊接結束後拍攝到的焊接部位的影像當中的至少一者的資料。
如申請專利範圍第1項所述的電弧結束調整裝置，其中：該電弧結束步驟包括：該防黏處理中的焊接電壓及焊接電流、該防黏處理的時間、焊絲的拉回時間、以及焊接釋放處理的時間及重試次數中的至少一者。
如申請專利範圍第1項所述的電弧結束調整裝置，更包括：接受部，接受該步驟調整部進行該電弧結束步驟的調整之調整強度，其中該步驟調整部以該接受部所接受的調整強度來進行該電弧結束步驟的調整。
一種焊接系統，包括：如申請專利範圍第1至17項任一項所述的電弧結束調整裝置；焊接機器人，保持焊槍；以及焊接電源，供給焊接電流至該焊槍。
一種電弧結束調整方法，用以調整反覆進行的焊接程序中的電弧結束步驟，包括：取得顯示防黏處理的結果及下一次焊接程序的焊接狀態之焊接資料；根據取得的該焊接資料來調整該電弧結束步驟，使得該焊接程序的週期時間縮短。
一種電腦程式，用以讓電腦調整反覆進行的焊接程序中的電弧結束步驟，並讓該電腦執行以下的處理包括：取得顯示防黏處理的結果及下一次焊接程序的焊接狀態之焊接資料；根據取得的該焊接資料來調整該電弧結束步驟，使得該焊接程序的週期時間縮短。