WO2020246416A1

WO2020246416A1 - 溶接条件設定支援装置

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Publication number: WO2020246416A1
Application number: PCT/JP2020/021553
Authority: WO
Inventors: 暁靖近藤; 靖啓衣笠; 楓國丸
Original assignee: パナソニックＩｐマネジメント株式会社
Priority date: 2019-06-06
Filing date: 2020-06-01
Publication date: 2020-12-10
Also published as: US11922614B2; CN113950386B; JPWO2020246416A1; CN113950386A; JP7394290B2; US20220084192A1

Abstract

コンピュータ（１４０）に、アーク溶接時にワークを撮影した動画を構成する複数の入力画像のそれぞれに対し、明るさを示す画素値が所定の閾値を超える画素が複数個連続する領域をスパッタとして検出するスパッタ検出処理を行うスパッタ検出ステップと、スパッタ検出ステップにおけるスパッタの検出回数が所定の基準回数以上となる動画上の位置を背景輝点として特定する背景輝点特定ステップと、１つの入力画像について、スパッタ検出処理によって検出されたスパッタのうち、背景輝点特定ステップによって特定された背景輝点で検出されたスパッタを除いたスパッタの数の特定を行うスパッタ数特定ステップとを実行する画像処理部（１４１ｂ）を設ける。

Description

溶接条件設定支援装置

　本発明は、ワークと電極との間に電圧を印加することでワークと電極との間にアークを発生させてアーク溶接を行う際に溶接条件の設定を支援する装置に関するものである。

　特許文献１には、ビデオカメラを利用してアーク溶接時に発生するスパッタの数を特定する技術が開示されている。具体的には、この技術は、アーク溶接時にビデオカメラでアークを撮影して複数の入力画像を取得し、画像内の所定の検出線上の輝度分布を入力画像毎に取り込み、当該輝度分布に基づいて検出線上を通過したスパッタを検出する。

特開２００９－２８７７５号公報

　しかし、上記特許文献１では、複数の入力画像に基づいて、検出線上を通過したスパッタを検出するので、ビデオカメラの撮影速度が遅いと、特定されるスパッタの数の精度が悪化する。したがって、撮影速度の速いビデオカメラが必要となり、設備コストが増大する。

　本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、設備コストを削減することにある。

　本発明の一態様は、ワークと電極との間に電圧を印加することでワークと電極との間にアークを発生させてアーク溶接を行う際に溶接条件の設定を支援する装置に関する。この装置が、アーク溶接時にワークを撮影した動画を構成する複数の入力画像のそれぞれに対し、明るさを示す画素値が所定の閾値を超える画素が複数個連続する領域をスパッタとして検出するスパッタ検出処理を行うスパッタ検出ステップと、スパッタ検出ステップにおけるスパッタの検出回数が所定の基準回数以上となる動画上の位置を背景輝点として特定する背景輝点特定ステップと、複数の入力画像の１つについて、スパッタ検出処理によって検出されたスパッタのうち、背景輝点特定ステップによって特定された背景輝点で検出されたスパッタを除いたスパッタの数の特定を行うスパッタ数特定ステップとを実行する画像処理部を備えている。

　この態様によると、各入力画像に対するスパッタ検出処理を、１つの入力画像だけを使用して行えるので、撮影速度の速いビデオカメラが不要となり、設備コストを削減できる。

　また、閾値に対応する所定の大きさよりも大きいスパッタの数が特定されるので、特定されたスパッタの数を参照することにより、所定の大きさよりも大きいスパッタの数が少なくなるように溶接条件を設定しやすい。したがって、所定の大きさよりも大きいスパッタを減らすことが容易になる。

　また、アークの光の周辺機器からの反射光がスパッタ検出処理によりスパッタとして検出された場合でも、当該反射光の写り込んだ位置で検出されたスパッタを省いたスパッタの数が特定されるので、スパッタの数のより正確な特定が可能になる。

　本発明に係る溶接条件設定支援装置によれば、各入力画像に対するスパッタ検出処理を、１つの入力画像だけを使用して行えるので、撮影速度の速いビデオカメラが不要となり、設備コストを削減できる。

図１は、本発明の実施形態に係る溶接条件設定支援装置としてのコンピュータを備えた溶接システムの概略構成を示す図である。図２は、アーク溶接時に発生するスパッタを示す説明図である。図３は、本発明の実施形態に係る溶接条件設定支援装置としてのコンピュータを用いてスパッタ数を数える手順を示すフローチャートである。図４は、リスト修正処理の手順を示すフローチャートである。図５は、スパッタ除去処理の手順を示すフローチャートである。図６は、検出されるスパッタを例示する説明図である。図７は、加工画像を例示する説明図である。

　以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。以下の好ましい実施形態の説明は、本質的に例示に過ぎず、本発明、その適用物或いはその用途を制限することを意図するものでは全くない。

　図１は、溶接システム１００を示す。溶接システム１００は、溶接ロボット１１０と、ビデオカメラ１２０と、ビデオカメラ１２０に収容されるメモリカード１３０と、本発明の実施形態に係る溶接条件設定支援装置としてのコンピュータ１４０と、コンピュータ１４０に接続されたカードリーダ１５０とを備えている。

　溶接ロボット１１０は、図２にも示すように、溶接ワイヤ１６０を保持可能な溶接トーチ１１１を備える。ワーク１７０は、溶接治具（クランプ）に保持されている。溶接ワイヤ１６０は、溶接トーチ１１１に保持された電極として働く。溶接ロボット１１０は、ワーク１７０と溶接ワイヤ１６０との間に電圧を印加することで、ワーク１７０と溶接ワイヤ１６０との間にアークＡを発生させてアーク溶接を行う。アーク溶接時には、ワーク１７０の被溶接部分が溶融して溶融池１７１が形成され、溶融池１７１からスパッタＳＰが飛散する。なお、溶接トーチ１１１の先端には、シールドガスを噴出するための噴出穴（図示せず）が設けられている。

　ビデオカメラ１２０は、ワーク１７０全体を含むスパッタＳＰの飛散領域全体をＮＤ（Ｎｅｕｔｒａｌ　Ｄｅｎｓｉｔｙ）フィルタ（図示せず）を介して撮影可能な位置に設置されている。ビデオカメラ１２０は、撮影した動画をメモリカード１３０に保存する。なお、ビデオカメラ１２０のフレームレート（撮影速度）は、例えば、６０ｆｐｓに設定されている。また、ビデオカメラ１２０のピント、絞り、及び電子シャッターのシャッタースピードは固定されている。

　コンピュータ１４０は、コンピュータ本体１４１と、ディスプレイ１４２とを備えている。コンピュータ本体１４１は、記憶部１４１ａと画像処理部１４１ｂとを備えている。

　記憶部１４１ａは、スパッタＳＰが写っている複数枚の画像と、スパッタＳＰが写っていない複数枚の画像とを教師データとした教師あり学習によって生成された学習済みモデルを記憶する。学習済みモデルを生成するための教師あり学習の手法としては、例えば、ディープラーニングが用いられる。また、記憶部１４１ａは、ビデオカメラ１２０により撮影された動画と、当該動画を分割して得られる複数の静止画像とをさらに記憶する。

　画像処理部１４１ｂは、カードリーダ１５０に挿入されたメモリカード１３０に保存された動画をメモリカード１３０から読み出し、記憶部１４１ａに保存する。また、画像処理部１４１ｂは、記憶部１４１ａに保存された動画を複数の静止画像（フレーム）に分割して、これらの複数の静止画像を複数の入力画像として記憶部１４１ａに保存する。さらに、画像処理部１４１ｂは、記憶部１４１ａに保存された複数の入力画像のそれぞれに対し、スパッタＳＰを検出するスパッタ検出処理を行い、スパッタＳＰの検出回数が所定の基準回数以上となる動画上の位置を背景輝点として特定し、背景輝点で検出されたスパッタＳＰを除いたスパッタＳＰの数を特定する（スパッタ検出ステップ、背景輝点特定ステップ、スパッタ数特定ステップ）。画像処理部１４１ｂは、記憶部１４１ａに記憶された学習済みモデルを用いてスパッタＳＰを検出する。また、画像処理部１４１ｂは、複数の入力画像から１つの入力画像を選択し、選択された入力画像に対して所定の加工を施した加工画像Ｉ（図７参照）を生成する（画像生成ステップ）。スパッタＳＰの検出方法、背景輝点の特定方法、スパッタＳＰの数の特定方法、及び加工画像Ｉの生成方法の詳細については後述する。

　ディスプレイ１４２は、コンピュータ本体１４１の画像処理部１４１ｂにより生成された加工画像Ｉを表示する。

　以下、溶接システム１００の溶接条件を設定する手順について、図３を参照して説明する。

　まず、（Ｓ１０１）で、ユーザが、溶接ロボット１１０にアーク溶接を行わせた状態で、ビデオカメラ１２０に撮影を実行させ、撮影した動画をメモリカード１３０に保存させる。これにより、アーク溶接時におけるワーク１７０全体を含むスパッタＳＰの飛散領域全体の動画がメモリカード１３０に保存される。

　次に、（Ｓ１０２）で、ユーザが、メモリカード１３０をビデオカメラ１２０から取り出してカードリーダ１５０に挿入し、メモリカード１３０に保存された動画をカードリーダ１５０からコンピュータ本体１４１に転送させる。そして、コンピュータ本体１４１の画像処理部１４１ｂが、カードリーダ１５０から転送された動画を受信し、記憶部１４１ａに保存する。

　次に、（Ｓ１０３）で、ユーザが、コンピュータ本体１４１の画像処理部１４１ｂに、記憶部１４１ａに保存されたアーク溶接時の動画を複数の静止画像（フレーム）に分割させ、これらの複数の静止画像を複数の入力画像として記憶部１４１ａに保存させる。

　次に、（Ｓ１０４）で、画像処理部１４１ｂが、記憶部１４１ａに保存された複数の入力画像のうち、まだ（Ｓ１０４）～（Ｓ１１０）の処理を行っていない１つの入力画像をグレースケール画像に変換する。グレースケール画像は、複数の画素を含む。各画素は、明るさを示す画素値を有する。

　次に、（Ｓ１０５）で、画像処理部１４１ｂは、（Ｓ１０４）で得られたグレースケール画像からスパッタ検出対象画像ＩＭを生成する。画像処理部１４１ｂは、具体的には、グレースケール画像中の所定の閾値Ｇｓ（第１の閾値）以下の画素値を有する画素の画素値を、黒を示す値（０）に変換する処理を施す。一方、画像処理部１４１ｂは、グレースケール画像中の所定の閾値Ｇｓを超える画素値を有する画素の画素値をそのまま維持する。これにより、所定の閾値Ｇｓを超える画素値を有する画素が、黒以外の画素（以下、グレー画素という）として特定される。そして、例えば図６に示すように、画像処理部１４１ｂは、スパッタ検出対象画像ＩＭにおけるグレー画素が複数個連続する領域（以下、グレー領域という）をスパッタＳＰとして検出する（スパッタ検出処理）。図６中、ＰＢは黒の画素、ＰＷはグレー画素を示す。ここで、画像処理部１４１ｂは、記憶部１４１ａに記憶された学習済みモデルを用いてスパッタＳＰを検出する。そして、画像処理部１４１ｂは、検出した全てのスパッタＳＰを特定する第１のスパッタリストＬｉｓｔＧｓを作成する。なお、閾値Ｇｓを超える画素値を有する画素の画素値は、黒以外の特定の値（例えば、白）に変換されてもよい。

　次に、（Ｓ１０６）で、画像処理部１４１ｂは、閾値を除き、（Ｓ１０５）と同じ処理を実行する。すなわち、画像処理部１４１ｂは、（Ｓ１０４）で得られたグレースケール画像に対し、所定の閾値Ｇｍ（第２の閾値）以下の画素値を有する画素の画素値を、黒を示す値（０）に変換する処理を施し、処理後の画像におけるグレー領域をスパッタＳＰとして検出する。ここでも、画像処理部１４１ｂは、記憶部１４１ａに記憶された学習済みモデルを用いてスパッタＳＰを検出する。なお、閾値Ｇｍは、閾値Ｇｓよりも大きい値に設定される。そして、画像処理部１４１ｂは、検出した全てのスパッタＳＰを特定する第２のスパッタリストＬｉｓｔＧｍを作成する。

　次に、（Ｓ１０７）で、画像処理部１４１ｂは、閾値を除き、（Ｓ１０５）と同じ処理を実行する。すなわち、画像処理部１４１ｂは、（Ｓ１０４）で得られたグレースケール画像に対し、所定の閾値Ｇｌ以下の画素値を有する画素の画素値を、黒を示す値（０）に変換する処理を施し、処理後の画像におけるグレー領域をスパッタＳＰとして検出する。ここでも、画像処理部１４１ｂは、記憶部１４１ａに記憶された学習済みモデルを用いてスパッタＳＰを検出する。なお、閾値Ｇｌは、閾値Ｇｍよりも大きい値に設定される。そして、画像処理部１４１ｂは、検出した全てのスパッタＳＰを特定する第３のスパッタリストＬｉｓｔＧｌを作成する。なお、第１～第３のスパッタリストＬｉｓｔＧｓ，ＬｉｓｔＧｍ，ＬｉｓｔＧｌでは、スパッタＳＰの左上の座標と、縦方向及び横方向の長さとによりスパッタＳＰが特定されている。

　ここで、スパッタＳＰのサイズが大きくなる程、スパッタＳＰの明るさも大きくなる。閾値Ｇｓ，Ｇｍ，Ｇｌは、それぞれ小サイズ、中サイズ、大サイズに対応する。（Ｓ１０５）は、小サイズ、中サイズおよび大サイズのスパッタＳＰを検出する。（Ｓ１０６）は、中サイズおよび大サイズのスパッタＳＰを検出する。（Ｓ１０７）は、大サイズのスパッタＳＰを検出する。

　次に、（Ｓ１０８）で、画像処理部１４１ｂは、第１のスパッタリストＬｉｓｔＧｓで特定されるスパッタＳＰから、第２のスパッタリストＬｉｓｔＧｍで特定されるスパッタＳＰを除いたスパッタＳＰを特定する小スパッタリストＳｍａｌｌＳを作成する。

　続いて、（Ｓ１０９）で、画像処理部１４１ｂは、第２のスパッタリストＬｉｓｔＧｍで特定されるスパッタＳＰから、第３のスパッタリストＬｉｓｔＧｌで特定されるスパッタＳＰを除いたスパッタＳＰを特定する中スパッタリストＭｉｄｄｌｅＳを作成する。

　続いて、（Ｓ１１０）で、画像処理部１４１ｂは、第３のスパッタリストＬｉｓｔＧｌを、そのまま大スパッタリストＬａｒｇｅＳとする。

　次に、（Ｓ１１１）で、画像処理部１４１ｂが、（Ｓ１０４）～（Ｓ１１０）の処理をまだ行っていない入力画像（フレーム）が記憶部１４１ａに残っているか否かを判定する。そして、残っている場合には、（Ｓ１０４）に戻る一方、残っていない場合には、（Ｓ１１２）に進む。

　そして、（Ｓ１１２）では、画像処理部１４１ｂが、以下のリスト修正処理を行う。本実施形態では、上述の通り、画像処理部１４１ｂは、入力画像中のグレー領域をスパッタＳＰとして検出する。しかし、グレー領域は、本当のスパッタとは異なる光源（例えば、アークＡ）に起因することがある。リスト修正処理は、そのようなスパッタＳＰをリストから排除する。

　図４は、（Ｓ１１２）で行うリスト修正処理の手順を示す。

　（Ｓ１１２）では、まず、（Ｓ２０１）において、画像処理部１４１ｂが、記憶部１４１ａに保存された全入力画像で検出された全てのスパッタＳＰ、すなわち全入力画像の第１のスパッタリストＬｉｓｔＧｓで特定される全てのスパッタＳＰの中心座標を算出する。本実施形態では、現実の飛散領域内の位置と入力画像内の位置（座標）との関係は全入力画像で共通である。例えば、動画は、第１および第２の入力画像を含む。第１の入力画像内の特定の座標（例えば、ｘ＝１００，ｙ＝１００）は、現実の飛散領域内の特定の位置（例えば、ワーク１７０の左上角）を指す。第２の入力画像内の同じ座標（ｘ＝１００，ｙ＝１００）は、現実の飛散領域内の同じ特定の位置（ワーク１７０の左上角）を指す。

　次に、（Ｓ２０２）において、画像処理部１４１ｂが、動画上の各位置（座標）について、（Ｓ２０１）でスパッタＳＰの中心座標として算出される回数（スパッタ検出回数）を算出する。画像処理部１４１ｂは、動画上の複数の位置と、それぞれの位置に対応するスパッタ検出回数とをスパッタ検出回数の分布として記憶する。

　次に、（Ｓ２０３）において、画像処理部１４１ｂが、（Ｓ２０２）で算出されたスパッタ検出回数、すなわち（Ｓ１０５）の処理におけるスパッタＳＰの検出回数が所定の基準回数以上となる動画上の座標（位置）を背景輝点として特定する。そして、背景輝点の座標を特定する背景輝点座標リストを作成する。

　次に、（Ｓ２０４）において、画像処理部１４１ｂが、記憶部１４１ａに保存された全入力画像の小スパッタリストＳｍａｌｌＳ、中スパッタリストＭｉｄｄｌｅＳ、及び大スパッタリストＬａｒｇｅＳに対し、（Ｓ２０３）で作成された背景輝点座標リストにその中心座標が存在するスパッタＳＰを除くスパッタ除去処理を行う。つまり、当該スパッタ除去処理によって除かれるスパッタＳＰは、（Ｓ２０３）で特定された背景輝点を中心座標とするスパッタＳＰとなる。

　ここで、小スパッタリストＳｍａｌｌＳに対するスパッタ除去処理の具体的な手順を、図５を参照して説明する。中スパッタリストＭｉｄｄｌｅＳ、及び大スパッタリストＬａｒｇｅＳに対するスパッタ除去処理も同様の手順によって行われる。

　まず、（Ｓ３０１）において、ｋ＝０と設定する。

　次に、（Ｓ３０２）において、ｋ＝ｋ＋１と設定する。

　次に、（Ｓ３０３）において、小スパッタリストＳｍａｌｌＳのｋ番目のスパッタＳＰの中心座標が背景輝点座標リストに存在するか否かを判定する。ｋ番目のスパッタＳＰの中心座標が背景輝点座標リストに存在しない場合には、（Ｓ３０５）に進み、存在する場合には、（Ｓ３０４）に進む。

　（Ｓ３０４）では、ｋ番目のスパッタＳＰを小スパッタリストＳｍａｌｌＳから削除する。

　（Ｓ３０５）では、（Ｓ３０３）の判定を小スパッタリストＳｍａｌｌＳのすべてのスパッタＳＰに対して行ったか否かを判定し、行っていない場合には（Ｓ３０２）に戻り、行った場合には、スパッタ除去処理を終了する。

　次に、（Ｓ２０５）において、画像処理部１４１ｂが、修正処理後の小スパッタリストＳｍａｌｌＳで特定されるスパッタＳＰの数を、小さいスパッタＳＰのスパッタ数Ｓとして特定する。また、修正処理後の中スパッタリストＳｍａｌｌＭで特定されるスパッタＳＰの数を、中程度の大きさのスパッタＳＰのスパッタ数Ｍとして特定する。さらに、修正処理後の大スパッタリストＬａｒｇｅＳで特定されるスパッタＳＰの数を、大きいスパッタＳＰのスパッタ数Ｌとして特定する。アークＡからの光が、溶接治具（クランプ）、溶接トーチ１１１、溶接ロボット１１０の本体等の周辺機器から反射し、ビデオカメラ１２０に入射することがある。このような反射光が（Ｓ１０５）～（Ｓ１０７）でスパッタＳＰとして検出された場合でも、画像処理部１４１ｂは、このスパッタＳＰを省いたスパッタＳＰの数を特定できる。したがって、スパッタ数Ｓ，Ｍ，Ｌのより正確な特定が可能になる。

　（Ｓ１１３）では、画像処理部１４１ｂが、スパッタ数Ｓ，Ｍ，Ｌの合計を合計スパッタ数Ｔとして特定する。さらに、画像処理部１４１ｂは、複数の入力画像から１つの入力画像を選択し、図７に示すように、選択された入力画像に対し数量表示加工とサイズ表示加工を施して、加工画像Ｉを生成する。画像処理部１４１ｂは、複数の入力画像にそれぞれ対応する加工画像を生成してもよい。数量表示加工は、入力画像の左上の隅にスパッタ数Ｓ，Ｍ，Ｌ及び合計スパッタ数Ｔの表示を付与する加工である。サイズ表示加工は、（Ｓ１１２）での修正処理後の小スパッタリストＳｍａｌｌＳで特定されるスパッタＳＰを青色の矩形状の枠Ｆ１で囲み、（Ｓ１１２）での修正処理後の中スパッタリストＭｉｄｄｌｅＳで特定されるスパッタＳＰを黄色の矩形状の枠Ｆ２で囲み、かつ（Ｓ１１２）での修正処理後の大スパッタリストＬａｒｇｅＳで特定されるスパッタＳＰを赤色の矩形状の枠Ｆ３で囲む加工である。なお、図７中、青色の枠Ｆ１を破線、黄色の枠Ｆ２を実線、赤色の枠Ｆ３を点線で示す。また、図７中、Ａ’は、アークＡの光及びヒュームから反射するアークＡの光を示す。

　（Ｓ１１４）では、ディスプレイ１４２が、（Ｓ１１３）で生成された加工画像Ｉを表示する。ユーザは、ディスプレイ１４２に表示されたスパッタ数Ｓ，Ｍ，Ｌ、及び合計スパッタ数Ｔを参照することにより、ワーク１７０と溶接ワイヤ１６０との間に印加する電圧値等の溶接条件の適否を判定する。ユーザは、溶接条件を不適切と判定した場合には、大きいスパッタＳＰの数を減らすように溶接条件を変更し、（Ｓ１０１）～（Ｓ１１４）の処理を再度実行する。また、このときディスプレイ１４２にスパッタＳＰがその大きさに応じた色の枠Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３を付して表示されるので、ユーザは、これら枠Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３を参照することにより、ディスプレイ１４２に表示されるスパッタ数Ｓ，Ｍ，Ｌ，Ｔの信頼性を判断できる。

　したがって、本実施形態によると、（Ｓ１０５）～（Ｓ１０７）において、画像処理部１４１ｂが、１つの入力画像だけを使用してスパッタＳＰの検出を行うので、特許文献１の如く複数の入力画像を使用してスパッタＳＰの数を特定する場合に比べ、処理を簡素化できる。また、撮影速度の速いビデオカメラが不要となるので、設備コストを削減できる。

　また、一般に、ワーク１７０に小さいスパッタＳＰが固着しても、スパッタＳＰは金属ブラシ等で容易に除去できる一方、ワーク１７０に大きいスパッタＳＰが固着すると、スパッタＳＰはグラインダー等で研磨しないと除去できず、除去に要する工数が増大する。本実施形態によると、（Ｓ１１４）において、複数種類の大きさのスパッタＳＰの数、すなわちスパッタ数Ｓ，Ｍ，Ｌがディスプレイ１４２に表示される。ユーザは、これらスパッタ数Ｓ，Ｍ，Ｌを参照し、小さなスパッタＳＰの発生を容認し、大きなスパッタＳＰの発生を抑制するように溶接条件を設定できる。したがって、スパッタＳＰの除去に要する工数を削減できる。

　また、（Ｓ１０５）～（Ｓ１０７）において、画像処理部１４１ｂが、学習済みモデルを用いてスパッタＳＰを検出するので、グレー領域を全てスパッタＳＰとして検出する場合に比べ、シールドガスや装置の一部等、スパッタＳＰではないものをスパッタＳＰとして検出しにくい。したがって、誤検出の可能性を低減できる。

　また、周辺機器からの反射光がスパッタＳＰとして複数の入力画像から検出される場合に、各入力画像における周辺機器からの反射光の輝度（写り込む領域のサイズ）が、反射光の周囲の状況によって異なってくる場合がある。このような場合でも、本実施形態では、（Ｓ２０１）～（Ｓ２０３）において、検出されたスパッタＳＰの中心座標となる回数が基準回数以上の座標を背景輝点として特定するので、検出されたスパッタＳＰの端の座標となる回数が基準回数以上の座標を背景輝点として特定する場合に比べ、アークＡの光の周辺機器からの反射光をより確実に背景輝点として特定できる。

　また、一般に、スパッタＳＰは大きい程重くなり、移動速度が低くなるので、１つの入力画像に写るスパッタＳＰの軌跡は、スパッタＳＰが大きい程短くなる。したがって、撮影範囲を狭くする場合でも、大きいスパッタＳＰが、小さいスパッタＳＰに比べて撮影範囲内に納まりやすく、大きいスパッタＳＰの検出漏れが発生しにくい。

　なお、本実施形態では、（Ｓ１０４）で画像処理部１４１ｂが入力画像を一旦グレースケール画像に変換したが、入力画像をグレースケール画像に変換せず、入力画像から直接、明るさを示す画素値が所定の閾値を超える画素を特定するようにしてもよい。

　また、本実施形態では、（Ｓ１０５）～（Ｓ１０７）において、学習済みモデルを用いてスパッタＳＰの検出を行ったが、グレー領域を全てスパッタＳＰとして検出するようにしてもよい。また、グレー画素が第１の個数以上第２の個数（＞第１の個数）以下だけ連続する領域を全てスパッタＳＰとして検出するようにしてもよい。このようにした場合、グレー画素が第２の個数を超えて連続する領域をスパッタＳＰとして検出しないので、スパッタＳＰではないものがスパッタＳＰとして誤検出されるのを防止できる。

　また、本実施形態では、（Ｓ２０１）～（Ｓ２０３）において、検出されたスパッタＳＰの中心座標に該当する回数が所定の基準回数以上となる入力画像上の座標を背景輝点として特定した。しかし、検出されたスパッタＳＰの中心以外の所定位置に該当する回数が所定の基準回数以上となる入力画像上の座標を背景輝点として特定するようにしてもよい。例えば、検出されたスパッタＳＰの左上の座標に該当する回数が所定の基準回数以上となる入力画像上の座標を背景輝点として特定し、各リストＳｍａｌｌＳ，ＭｉｄｄｌｅＳ，ＬａｒｇｅＳに対し、その左上の座標が背景輝点となるスパッタＳＰを除く修正処理を行うようにしてもよい。

　また、本実施形態では、（Ｓ２０１）～（Ｓ２０３）において、全入力画像の第１のスパッタリストＬｉｓｔＧｓに基づいて背景輝点座標リストを作成し、当該背景輝点座標リストを、（Ｓ２０４）における小スパッタリストＳｍａｌｌＳ、中スパッタリストＭｉｄｄｌｅＳ、及び大スパッタリストＬａｒｇｅＳの修正処理に兼用した。しかし、全入力画像の小スパッタリストＳｍａｌｌＳに基づいて作成した背景輝点座標リストを、小スパッタリストＳｍａｌｌＳの修正処理に用い、全入力画像の中スパッタリストＭｉｄｄｌｅＳに基づいて作成した背景輝点座標リストを、中スパッタリストＭｉｄｄｌｅＳの修正処理に用い、全入力画像の大スパッタリストＬａｒｇｅＳに基づいて作成した背景輝点座標リストを、大スパッタリストＬａｒｇｅＳの修正処理に用いるようにしてもよい。

　また、本実施形態では、入力画像に対し、検出したスパッタＳＰに枠Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３付ける加工を施して加工画像Ｉとしたが、枠Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３以外の目印を付ける加工を施して加工画像Ｉとするようにしてもよい。

　また、本実施形態では、コンピュータ本体１４１の画像処理部１４１ｂが、入力画像を含む動画をカードリーダ１５０から受信したが、他の情報伝達装置から受信するようにしてもよい。

　また、本実施形態では、溶接ロボット１１０を使用するアーク溶接に本発明を適用したが、本発明は、溶接トーチの操作を手作業で行う場合にも適用できる。

　また、本実施形態では、ワーク１７０と溶接ワイヤ１６０との間に印加される電圧がパルス電圧でない場合に本発明を適用したが、本発明は、ワーク１７０と溶接ワイヤ１６０との間に印加される電圧がパルス電圧である場合にも適用できる。

　本発明の溶接条件設定支援装置は、設備コストを削減でき、所定の大きさよりも大きいスパッタを減らすことが容易になり、かつスパッタの数のより正確な特定が可能になり、ワークと電極との間に電圧を印加することでワークと電極との間にアークを発生させてアーク溶接を行う際に溶接条件の設定を支援する装置として有用である。

１４０　　　コンピュータ（溶接条件設定支援装置）
１４１ａ　　記憶部
１４１ｂ　　画像処理部
１４２　　　ディスプレイ
１６０　　　溶接ワイヤ（電極）
１７０　　　ワーク
Ａ　　　　　アーク
ＳＰ　　　　スパッタ
Ｉ　　　　　加工画像
Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３　　　　　枠（目印）

Claims

　ワークと電極との間に電圧を印加することでワークと電極との間にアークを発生させてアーク溶接を行う際に前記アーク溶接の溶接条件の設定を支援する装置であって、
　前記アーク溶接時に前記ワークを撮影した動画を構成する複数の入力画像のそれぞれに対し、明るさを示す画素値が所定の閾値を超える画素が複数個連続する領域をスパッタとして検出するスパッタ検出処理を行うスパッタ検出ステップと、前記スパッタ検出ステップにおけるスパッタの検出回数が所定の基準回数以上となる前記動画上の位置を背景輝点として特定する背景輝点特定ステップと、前記複数の入力画像の１つについて、前記スパッタ検出処理によって検出されたスパッタのうち、前記背景輝点特定ステップによって特定された背景輝点で検出されたスパッタを除いたスパッタの数の特定を行うスパッタ数特定ステップとを実行する画像処理部を備えていることを特徴とする溶接条件設定支援装置。
　請求項１に記載の溶接条件設定支援装置において、
　前記背景輝点特定ステップは、前記スパッタ検出ステップにおいて検出されたスパッタの中心座標を算出し、中心座標として算出される回数が前記所定の基準回数以上となる前記動画上の座標を背景輝点として特定するものであり、
　前記スパッタ数特定ステップは、前記複数の入力画像の前記１つについて、前記スパッタ検出処理によって検出されたスパッタのうち、前記背景輝点特定ステップによって特定された背景輝点を中心座標とするスパッタを除いたスパッタの数の特定を行うものであることを特徴とする溶接条件設定支援装置。
　請求項１又は２に記載の溶接条件設定支援装置において、
　前記画像処理部は、前記所定の閾値を、第１の閾値と当該第１の閾値よりも大きい第２の閾値とに設定して前記スパッタ検出ステップを実行し、
　前記背景輝点特定ステップは、前記所定の閾値を前記第１の閾値に設定した前記スパッタ検出ステップにおけるスパッタの検出回数が前記所定の基準回数以上となる前記動画上の位置を背景輝点として特定するものであり、
　前記スパッタ数特定ステップは、前記複数の入力画像の前記１つについて、前記所定の閾値を前記第１の閾値に設定したスパッタ検出処理によって検出されたスパッタのうち、前記所定の閾値を前記第２の閾値に設定したスパッタ検出処理によって検出されたスパッタと、前記背景輝点特定ステップによって特定された背景輝点で検出されたスパッタとを除いたスパッタの数の特定を行うものであることを特徴とする溶接条件設定支援装置。
　請求項１～３のいずれか１項に記載の溶接条件設定支援装置において、
　前記スパッタ検出処理は、スパッタが写っている複数枚の画像と、スパッタが写っていない複数枚の画像とを教師データとした教師あり学習によって生成された学習済みモデルを用いてスパッタを検出するものであることを特徴とする溶接条件設定支援装置。
　請求項１～４のいずれか１項に記載の溶接条件設定支援装置において、
　前記画像処理部のスパッタ数特定ステップにより特定されたスパッタの数を表示するディスプレイをさらに備えたことを特徴とする溶接条件設定支援装置。
　請求項５に記載の溶接条件設定支援装置において、
　前記画像処理部は、前記複数の入力画像の前記１つに基づいて、前記スパッタ検出処理により検出したスパッタに目印を付ける加工を施した加工画像を生成する画像生成ステップをさらに実行し、
　前記ディスプレイは、前記画像生成ステップにより生成された加工画像を表示することを特徴とする溶接条件設定支援装置。
　請求項１に記載の溶接条件設定支援装置において、
　前記スパッタ検出処理は、
　前記複数の入力画像から１つの入力画像を選択すること、
　前記選択された入力画像に含まれる画素ごとに、前記画素の画素値と前記所定の閾値とを比較すること、
　前記選択された入力画像中の前記所定の閾値以下の画素値を有する画素の画素値を第１の固定値に変更し、前記選択された入力画像中の前記所定の閾値を超える画素値を有する画素の画素値をそのまま維持または前記第１の固定値とは異なる第２の固定値に変更することにより、前記選択された入力画像からスパッタ検出対象画像を生成すること、
　前記スパッタ検出対象画像中の前記所定の閾値を超える画素値を有する画素が複数個連続した領域を前記スパッタとして検出すること
　を含むことを特徴とする溶接条件設定支援装置。