WO2021177365A1 - 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

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 Download PDF

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WO2021177365A1
WO2021177365A1 PCT/JP2021/008242 JP2021008242W WO2021177365A1 WO 2021177365 A1 WO2021177365 A1 WO 2021177365A1 JP 2021008242 W JP2021008242 W JP 2021008242W WO 2021177365 A1 WO2021177365 A1 WO 2021177365A1
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WO
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inspection
welding
bead
range
values indicating
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PCT/JP2021/008242
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克明 大熊
一幸 中島
西中 輝明
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パナソニックIpマネジメント株式会社
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Publication date
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    • B23MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
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    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
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    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
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    • G01N33/20Metals
    • G01N33/207Welded or soldered joints; Solderability

Definitions

  • This disclosure relates to a bead visual inspection device, a bead visual inspection method, a program, and a bead visual inspection system.
  • Patent Document 1 slit light is projected onto the weld bead, shape lines sequentially formed on the weld bead are imaged by scanning the slit light, and the weld bead is based on the imaging data of the sequentially formed shape lines.
  • a shape inspection device that acquires the three-dimensional shape of the above as point cloud data is disclosed. This shape inspection device corresponds to the cutting line by setting an arbitrary cutting line different from the shape line formed by scanning the slit light on the welding bead displayed based on the point cloud data according to the input. The cross-sectional shape of the weld bead at the cutting line is calculated from the point cloud data. Further, the shape inspection device compares the various feature amounts calculated according to the calculated cross-sectional shape with the permissible range of the various feature amounts registered in advance, and determines the quality of the feature amount.
  • the present disclosure provides a bead appearance inspection device, a bead appearance inspection method, a program, and a bead appearance inspection system for more efficiently performing bead appearance inspection of a workpiece produced by this welding.
  • the present disclosure includes an input unit for inputting input data regarding a weld bead of a workpiece produced by welding, and a determination unit for performing an inspection determination regarding the shape of the weld bead based on the input data. , It is determined whether the value obtained from the input data belongs to a range of values indicating a non-defective product zone, a range of values indicating a gray zone, or a range of values indicating a defective product zone, and the gray zone.
  • the range of values indicating the non-defective product zone provides a bead visual inspection apparatus, which is between the range of values indicating the non-defective product zone and the range of values indicating the defective product zone.
  • the present disclosure is a bead appearance inspection method executed by a bead appearance inspection device, which is a step of inputting input data regarding a weld bead of a workpiece produced by welding, and a step of inputting input data of the weld bead based on the input data. It has a determination step of performing an inspection determination regarding the shape, and in the determination step, the value obtained from the input data includes a range of values indicating a non-defective product zone, a range of values indicating a gray zone, and a defective product zone.
  • the range of the value indicating the gray zone is between the range of the value indicating the non-defective product zone and the range of the value indicating the defective product zone, and the bead appearance.
  • the present disclosure discloses a step of inputting input data regarding a weld bead of a workpiece produced by welding into a bead appearance inspection device which is a computer, and a determination of performing an inspection determination regarding the shape of the weld bead based on the input data.
  • a program for executing the process in which the values obtained from the input data in the determination process indicate a range of values indicating a non-defective product zone, a range of values indicating a gray zone, and a defective product zone.
  • Provided is a program that determines which of the value ranges belongs to, and the value range indicating the gray zone is between the value range indicating the non-defective product zone and the value range indicating the defective product zone. do.
  • the present disclosure includes a bead appearance inspection including an input unit for inputting input data regarding a weld bead of a workpiece produced by welding and a determination unit for performing an inspection determination regarding the shape of the weld bead based on the input data.
  • the determination unit determines whether the value obtained from the input data is a range of values indicating a non-defective product zone, a range of values indicating a gray zone, or a range of values indicating a defective product zone.
  • a bead visual inspection system is provided in which the range of values indicating the gray zone is between the range of values indicating the non-defective product zone and the range of values indicating the defective product zone.
  • the bead appearance inspection of the work produced by the main welding can be performed more efficiently.
  • FIG. 1 Schematic diagram showing a system configuration example of a welding system
  • Conceptual diagram showing a first gray zone setting example of bead visual inspection Flow chart showing an example of processing procedure of individual judgment in bead appearance inspection according to the first gray zone setting example of bead appearance inspection
  • Conceptual diagram showing a second gray zone setting example of bead visual inspection Flow chart showing an example of processing procedure for individual judgment in bead visual inspection according to the second gray zone setting example of bead visual inspection
  • Patent Document 1 when the calculated value of the feature amount (for example, bead width, bead height, etc.) related to the shape of the weld bead of the work produced by the main welding is within the permissible range, it is determined that the product is non-defective.
  • a device configuration for automatically inspecting the appearance and shape of a weld bead has been conventionally known. However, in an actual welding site, an operator often visually inspects the appearance of the weld bead to determine whether or not the main welding of the work has been successful.
  • the visual inspection of the weld bead in addition to the feature amount related to the shape of the weld bead described above, there may be a wide variety of inspection items such as the position shift of the weld bead, the presence or absence of holes, and the presence or absence of welding defects such as spatter, and the user.
  • the criteria for judging whether or not a product is non-defective are often not uniform.
  • the visual inspection of weld beads not only the inspection items are different for each user, but also the quality of the finished workpiece is different for each user, and the inspection items can be adjusted arbitrarily. It is considered that there was room for improvement over the conventional technology in that the usability of the visual inspection was further required.
  • a threshold value may be set for the measured value such as the size and number of defective welded parts, and the quality of welding may be judged by comparing the measured value with the threshold value.
  • the quality standard may differ for each user and it is necessary to comprehensively consider the characteristics of the work and the like, it is not easy to determine the optimum determination threshold value. Therefore, the determination accuracy of the visual inspection for the work in the boundary region between the non-defective product and the defective product is lowered, and a situation such as overlooking the defective product or erroneously detecting the non-defective product as a defective product may occur. These situations reduce the productivity of the products to be welded.
  • a gray zone determination division is provided in the boundary region between the non-defective product and the defective product, and when the gray zone is determined, the user visually confirms or re-appears under more precise conditions.
  • An example of a bead appearance inspection device, a bead appearance inspection method, a program, and a bead appearance inspection system for improving the productivity of a product to be welded by performing the above will be described.
  • the bead appearance inspection device inputs input data regarding the weld bead of the work produced by the main welding, and uses the input data and the master data of the non-defective work to compare the input data with the master data. Based on this, the first inspection judgment regarding the shape of the weld bead is performed, and k (k: 1 or more integer) types of artificial intelligence are installed, and the weld bead is processed based on the processing of k types of artificial intelligence that targets the input data.
  • the second inspection judgment regarding the welding defect of is performed.
  • Weld defects in weld beads are, for example, perforations, pits, undercuts, spatters, and protrusions. Welding defects are not limited to those described above.
  • the bead visual inspection device outputs the result of the visual inspection of the weld bead to the output device based on the judgment results of the first visual inspection and the k second inspection judgments.
  • the object to be welded (for example, metal) is the "original work”
  • the object produced (manufactured) by the main welding is the "work”
  • An object whose location is repair-welded is defined as "repair work”.
  • main welding The process of producing a work by joining the original work and other original works by a welding robot is defined as "main welding”, and the process of repairing defective parts of the work by a welding robot is defined as “repair welding”. do.
  • the "work” or “repair work” is not limited to the work produced by one main welding, but may be a composite work produced by two or more main weldings.
  • FIG. 1 is a schematic view showing a system configuration example of the welding system 100.
  • the welding system 100 includes a higher-level device 1 connected to each of the external storage ST, the input interface UI1 and the monitor MN1, a robot control device 2, an inspection control device 3, a sensor 4, a main welding robot MC1a, and repair welding.
  • the configuration includes the robot MC1b.
  • the welding robot MC1a and the repair welding robot MC1b may be configured as separate robots, or may be configured as a single welding robot MC1. In order to make the following description easier to understand, it will be described that the main welding and repair welding steps are executed by the welding robot MC1.
  • FIG. 1 is a schematic view showing a system configuration example of the welding system 100.
  • the welding system 100 includes a higher-level device 1 connected to each of the external storage ST, the input interface UI1 and the monitor MN1, a robot control device 2, an inspection control device 3, a sensor 4, a main welding robot MC1a, and repair welding.
  • the sensor 4 is shown as a separate body from the welding robot MC1 in FIG. 1, it may be provided integrally with the welding robot MC1 (see FIG. 2).
  • the host device 1 controls the start and completion of the main welding executed by the welding robot MC1 via the robot control device 2.
  • the host device 1 reads out welding-related information input or set in advance by a user (for example, a welding operator or a system administrator; the same applies hereinafter) from the external storage ST, and uses the welding-related information to obtain welding-related information.
  • An execution command for the main welding including the contents is generated and sent to the corresponding robot control device 2.
  • the host device 1 receives a main welding completion report from the robot control device 2 to the effect that the main welding by the welding robot MC1 is completed, and indicates that the corresponding main welding is completed. Update to status and record in external storage ST.
  • the above-mentioned execution command for the main welding is not limited to being generated by the higher-level device 1, and for example, an operation panel (for example, PLC: Programmable Logical Controller) of equipment in a factory or the like where the main welding is performed, or a robot control device. It may be generated by the operation panel of 2 (for example, TP: Welding Pendant).
  • the teach pendant (TP) is a device for operating the welding robot MC1 connected to the robot control device 2.
  • the host device 1 controls the start and completion of the bead appearance inspection using the robot control device 2, the inspection control device 3, and the sensor 4 in an integrated manner. For example, when the host device 1 receives the main welding completion report from the robot control device 2, it generates an execution command for bead appearance inspection of the work produced by the welding robot MC1, and the robot control device 2 and the inspection control device 3, respectively. Send to. When the bead appearance inspection is completed, the host device 1 receives an appearance inspection report indicating that the bead appearance inspection is completed from the inspection control device 3, updates the status to the effect that the corresponding bead appearance inspection is completed, and externally. Record in storage ST.
  • the host device 1 controls the start and completion of repair welding executed by the welding robot MC1 via the robot control device 2 in an integrated manner. For example, when the host device 1 receives the appearance inspection report from the inspection control device 3, it generates an execution command for repair welding of the work produced by the welding robot MC1 and sends it to the robot control device 2. When the repair welding is completed, the host device 1 receives a repair welding completion report indicating that the repair welding is completed from the robot control device 2, updates the status to the corresponding repair welding completion status, and externally stores the ST. Record in.
  • the welding-related information is information indicating the content of the main welding executed by the welding robot MC1, and is created in advance for each main welding process and registered in the external storage ST.
  • Weld-related information includes, for example, the number of original works used for main welding, work information including the ID, name and welding location of the original work used for main welding, and the scheduled execution date when main welding is executed. Includes the number of workpieces to be welded and various welding conditions at the time of main welding.
  • the welding-related information does not have to be limited to the data of the above-mentioned items.
  • the robot control device 2 causes the welding robot MC1 to start the execution of the main welding using the original work specified by the execution command based on the execution command of the main welding sent from the higher-level device 1.
  • the welding-related information described above is not limited to being managed by the host device 1 with reference to the external storage ST, and may be managed by, for example, the robot control device 2.
  • the robot control device 2 can grasp the state in which the main welding is completed, the actual execution date may be managed instead of the scheduled execution date in which the welding process is scheduled to be executed in the welding-related information.
  • the type of the main welding is not limited, but in order to make the explanation easy to understand, a process of joining a plurality of original works to produce one work will be described as an example.
  • the host device 1 is connected so that data can be input / output from each of the monitor MN1, the input interface UI1 and the external storage ST, and further, data can be communicated with the robot control device 2. It is connected so that it becomes.
  • the host device 1 may be a terminal device P1 that integrally includes a monitor MN1 and an input interface UI1, and may further include an external storage ST integrally.
  • the terminal device P1 is a PC (Personal Computer) used by the user prior to the execution of the main welding.
  • the terminal device P1 is not limited to the PC described above, and may be a computer device having a communication function such as a smartphone or a tablet terminal.
  • the monitor MN1 may be configured by using a display device such as an LCD (Liquid Crystal Display) or an organic EL (Electroluminescence).
  • the monitor MN1 may display, for example, a screen output from the host device 1 indicating that the main welding is completed, that the bead appearance inspection is completed, or that the repair welding is completed.
  • a speaker (not shown) may be connected to the host device 1 instead of the monitor MN1 or together with the monitor MN1, and the host device 1 notifies that the main welding is completed and that the bead appearance inspection is completed.
  • a notification or a voice indicating that the repair welding has been completed may be output via the speaker.
  • the input interface UI 1 is a user interface that detects a user's input operation and outputs it to the host device 1, and may be configured by using, for example, a mouse, a keyboard, a touch panel, or the like.
  • the input interface UI 1 accepts, for example, an input operation when the user creates welding-related information, or receives an input operation when sending a main welding execution command to the robot control device 2.
  • the external storage ST is configured by using, for example, a hard disk drive (Hard Disk Drive) or a solid state drive (Solid State Drive).
  • the external storage ST is, for example, data of welding-related information created for each main welding, the status (production status) of the work produced by the main welding or the repair work repaired by the repair welding, and the work information of the work or the repair work.
  • a hard disk drive Hard Disk Drive
  • Solid State Drive Solid State Drive
  • the robot control device 2 as an example of the bead appearance inspection device is connected to the higher-level device 1 so as to be able to communicate data, and is also connected to the welding robot MC1 so as to be able to communicate data.
  • the robot control device 2 receives the execution command of the main welding sent from the higher-level device 1, the robot control device 2 controls the corresponding welding robot MC1 based on the execution command to execute the main welding.
  • the robot control device 2 detects the completion of the main welding, it generates a main welding completion report indicating that the main welding is completed and notifies the higher-level device 1.
  • the host device 1 can properly detect the completion of the main welding by the robot control device 2.
  • the method of detecting the completion of the main welding by the robot control device 2 may be, for example, a method of determining based on a signal indicating the completion of the main welding from a sensor (not shown) provided in the wire feeding device 300, or a known method.
  • the method may be used, and the content of the method for detecting the completion of the main welding is not limited.
  • the robot control device 2 receives the execution command of the bead visual inspection sent from the higher-level device 1, the robot control device 2 is welded to which the sensor 4 is attached according to the visual inspection program created or prepared in advance by the robot control device 2.
  • the robot MC1 (see FIG. 2) is controlled, and the bead appearance inspection of the corresponding work is executed based on the execution command.
  • the visual inspection report indicating that the bead visual inspection has been completed is sent from the inspection control device 3 to the higher-level device 1, but the robot control device 2 itself or the robot control device 2 that has received an instruction from the inspection control device 3 is higher-level. It may be sent to the device 1.
  • the host device 1 can appropriately detect the completion of the bead appearance inspection.
  • the robot control device 2 when the robot control device 2 receives the repair welding execution command sent from the host device 1, the robot control device 2 controls the corresponding welding robot MC1 based on the repair welding program created by the inspection control device 3. And repair welding is executed.
  • the robot control device 2 detects the completion of the repair welding, it generates a repair welding completion report indicating that the repair welding is completed and notifies the higher-level device 1.
  • the host device 1 can properly detect the completion of repair welding based on the robot control device 2.
  • the method of detecting the completion of repair welding by the robot control device 2 may be, for example, a method of determining based on a signal indicating the completion of repair welding from a sensor (not shown) provided in the wire feeding device 300, or a known method. The method may be used, and the content of the method for detecting the completion of repair welding does not have to be limited.
  • the welding robot MC1 is connected to the robot control device 2 so that data can be communicated.
  • the welding robot MC1 executes main welding or repair welding commanded by the host device 1 under the control of the corresponding robot control device 2.
  • the welding robot MC1 may be composed of the main welding robot MC1a provided for the main welding and the repair welding robot MC1b provided for the repair welding.
  • the sensor 4 is integrally attached to the welding robot MC1, the welding robot MC1 moves the sensor 4 along the movement locus of the welding robot MC1 at the time of main welding or repair welding according to the appearance inspection program. By moving, it supports the execution of the bead appearance inspection commanded by the host device 1.
  • the inspection control device 3 as an example of the bead appearance inspection device is connected so that data can be communicated with each of the host device 1, the robot control device 2, and the sensor 4.
  • the inspection control device 3 receives the execution command of the bead appearance inspection sent from the host device 1, the inspection control device 3 inspects the bead appearance of the welded portion of the work produced by the welding robot MC1 (for example, the weld bead formed on the work is preliminarily inspected). (Inspection of whether or not the predetermined welding standard is satisfied) is executed together with the sensor 4. The details of the bead appearance inspection will be described later with reference to FIGS.
  • the inspection control device 3 is a sensor based on the welded portion information of the work included in the execution command of the bead appearance inspection.
  • the input data related to the shape of the weld bead acquired in step 4 for example, point cloud data capable of specifying the three-dimensional shape of the weld bead
  • Perform bead visual inspection based on comparison with the master data of the non-defective work preset for each work.
  • Perform bead visual inspection is defined as a “first inspection determination”.
  • the inspection control device 3 is equipped with k (k: 1 or more integer) types of artificial intelligence (AI) and forms a neural network by the artificial intelligence, respectively, and is based on the AI for the above-mentioned input data.
  • a bead appearance inspection is defined as a “second inspection determination”.
  • the inspection control device 3 can execute the first inspection determination and the second inspection determination described above.
  • the inspection control device 3 makes a comprehensive judgment of the bead appearance inspection using the results of executing the first inspection judgment and the second inspection judgment, respectively, and the appearance including the comprehensive judgment result and the notification that the bead appearance inspection is completed.
  • the inspection report is generated, sent to the host device 1, and output to the monitor MN2.
  • the inspection control device 3 uses the appearance inspection result including the position information of the welding defect location (so-called detection point) when it is determined that the welding defect is detected by the second inspection determination in the bead appearance inspection of the work. Then, a repair welding program is created to repair the defective welding part. The inspection control device 3 associates this repair welding program with the appearance inspection result and sends it to the robot control device 2.
  • the sensor 4 is connected so that data can be communicated with the inspection control device 3.
  • the sensor 4 When the sensor 4 is attached to the welding robot MC1 (see FIG. 2), the sensor 4 three-dimensionally mounts a mounting table on which the work Wk is mounted according to the drive of the manipulator 200 based on the control of the robot control device 2. Can be scanned and is operational.
  • the sensor 4 is data that can identify the three-dimensional shape of the work placed on the mounting table (see FIG. 2) according to the drive of the manipulator 200 based on the control of the robot control device 2 (for example, the point cloud data OD1 described later). Is acquired and sent to the inspection control device 3.
  • the monitor MN2 as an example of the output device may be configured by using a display device such as an LCD or an organic EL.
  • the monitor MN2 displays, for example, a notification output from the inspection control device 3 to the effect that the bead appearance inspection has been completed, or a screen showing the notification and the result of the bead appearance inspection (for example, the result of the above-mentioned comprehensive determination).
  • a speaker (not shown) may be connected to the inspection control device 3 instead of the monitor MN2 or together with the monitor MN2, and the inspection control device 3 notifies that the bead appearance inspection is completed, or the notification and the bead.
  • An audio indicating the content of the result of the visual inspection (for example, the result of the above-mentioned comprehensive determination) may be output via the speaker.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of internal configurations of the inspection control device 3, the robot control device 2, and the host device 1 according to the first embodiment.
  • the monitors MN1 and MN2 and the input interface UI1 are not shown in FIG.
  • the work Wk shown in FIG. 2 may be an original work placed before the main welding is performed, or may be a work subject to bead appearance inspection (that is, a work produced by the main welding). The work to be repair-welded may be used.
  • the welding robot MC1 executes various processes such as main welding commanded by the host device 1, movement of the sensor 4 during bead appearance inspection, and repair welding.
  • the welding robot MC1 performs, for example, arc welding in the main welding or repair welding process.
  • the welding robot MC1 may perform welding other than arc welding (for example, laser welding, gas welding) and the like.
  • the laser head may be connected to the laser oscillator via an optical fiber instead of the welding torch 400.
  • the welding robot MC1 includes at least a manipulator 200, a wire feeding device 300, a welding wire 301, and a welding torch 400.
  • the manipulator 200 includes articulated arms, and each arm is moved based on a control signal from the robot control unit 25 of the robot control device 2. Thereby, the manipulator 200 can change the positional relationship between the work Wk and the welding torch 400 (for example, the angle of the welding torch 400 with respect to the work Wk) by driving the arm.
  • the wire feeding device 300 controls the feeding speed of the welding wire 301 based on the control signal from the robot control device 2.
  • the wire feeding device 300 may include a sensor (not shown) capable of detecting the remaining amount of the welding wire 301.
  • the robot control device 2 can detect that the main welding or repair welding process has been completed based on the output of this sensor.
  • the welding wire 301 is held by the welding torch 400.
  • an arc is generated between the tip of the welding wire 301 and the work Wk, and arc welding is performed.
  • the configuration for supplying the shield gas to the welding torch 400 and the like are omitted from the illustration and description for convenience of explanation.
  • the host device 1 generates execution commands for various processes of main welding, bead appearance inspection, and repair welding using welding-related information input or set in advance by the user, and sends them to the robot control device 2. As described above, when the sensor 4 is integrally attached to the welding robot MC1, the bead appearance inspection execution command is sent to both the robot control device 2 and the inspection control device 3.
  • the host device 1 has a configuration including at least a communication unit 10, a processor 11, and a memory 12.
  • the communication unit 10 is connected so that data can be communicated with each of the robot control device 2 and the external storage ST.
  • the communication unit 10 sends an execution command of various processes of main welding, bead appearance inspection, or repair welding generated by the processor 11 to the robot control device 2.
  • the communication unit 10 receives the main welding completion report, the appearance inspection report, and the repair welding completion report sent from the robot control device 2 and outputs them to the processor 11.
  • the execution command of the main welding or the repair welding may include, for example, a control signal for controlling each of the manipulator 200, the wire feeding device 300, and the power supply device 500 included in the welding robot MC1.
  • the processor 11 is configured by using, for example, a CPU (Central Processing Unit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array), and performs various processes and controls in cooperation with the memory 12. Specifically, the processor 11 functionally realizes the cell control unit 13 by referring to the program held in the memory 12 and executing the program.
  • a CPU Central Processing Unit
  • FPGA Field Programmable Gate Array
  • the memory 12 has, for example, a RAM (Random Access Memory) as a work memory used when executing the processing of the processor 11 and a ROM (Read Only Memory) for storing a program defining the processing of the processor 11. Data generated or acquired by the processor 11 is temporarily stored in the RAM. A program that defines the processing of the processor 11 is written in the ROM. Further, the memory 12 stores welding-related information data read from the external storage ST, work or repair work status, and work information (see above) of work or repair work sent from the robot control device 2, respectively.
  • a RAM Random Access Memory
  • ROM Read Only Memory
  • the cell control unit 13 generates an execution command for executing main welding, bead appearance inspection of the work, or repair welding based on the welding-related information stored in the external storage ST. Further, the cell control unit 13 is for visual inspection regarding the drive of the welding robot MC1 at the time of bead appearance inspection of the work Wk (for example, the work) after the main welding, based on the welding-related information stored in the external storage ST. A program and an execution command of a visual inspection program including this visual inspection program are created. The appearance inspection program may be created in advance and stored in the external storage ST. In this case, the cell control unit 13 simply reads the appearance inspection program from the external storage ST and acquires it.
  • the cell control unit 13 may generate different execution commands for each of the various processes of main welding or repair welding executed by the welding robot MC1.
  • the execution command of the main welding or the repair welding generated by the cell control unit 13, or the execution command of the appearance inspection program including the appearance inspection program is transmitted to the corresponding robot control device 2 or the robot control via the communication unit 10. It is sent to each of the device 2 and the inspection control device 3.
  • the robot control device 2 is a welding robot MC1 (for example, a sensor 4, a manipulator 200, a wire feeding device 300, etc.) based on an execution command of main welding, bead appearance inspection, or repair welding sent from the host device 1. Controls the processing of the power supply device 500).
  • the robot control device 2 has a configuration including at least a communication unit 20, a processor 21, and a memory 22.
  • the communication unit 20 is connected so that data can be communicated with the host device 1, the inspection control device 3, and the welding robot MC1. Although the illustration is simplified in FIG. 2, the robot control unit 25 and the manipulator 200, the robot control unit 25 and the wire feeding device 300, and the power supply control unit 26 and the power supply device 500 During that time, data is transmitted and received via the communication unit 20, respectively.
  • the communication unit 20 receives an execution command for main welding, bead appearance inspection, or repair welding sent from the host device 1.
  • the communication unit 20 sends the work information of the work produced by the main welding or the repair work produced by the correction by the repair welding to the host device 1.
  • the work information includes not only the ID of the work or repair work, but also the ID of the original work used for the main welding, the name, the welding location, the welding conditions at the time of executing the main welding, and the welding at the time of executing the repair welding. At least the conditions are included. Further, the work information may include information (for example, coordinates) indicating the position of a detection point indicating a defective portion of the work.
  • the welding conditions or repair welding conditions include, for example, the material and thickness of the original work, the material and wire diameter of the welding wire 301, the shield gas type, the flow rate of the shield gas, the set average value of the welding current, and the set average value of the welding voltage.
  • the feeding speed and feeding amount of the welding wire 301 The feeding speed and feeding amount of the welding wire 301, the number of weldings, the welding time, and the like.
  • information indicating the type of main welding or repair welding for example, TIG welding, MAG welding, pulse welding
  • the moving speed of the manipulator 200 and the moving time may be included.
  • the processor 21 is configured by using, for example, a CPU or an FPGA, and performs various processes and controls in cooperation with the memory 22. Specifically, the processor 21 refers to the program stored in the memory 22 and executes the program to function the welding program creation unit 23, the calculation unit 24, the robot control unit 25, and the power supply control unit 26. Realize.
  • the memory 22 has, for example, a RAM as a work memory used when executing the processing of the processor 21, and a ROM for storing a program defining the processing of the processor 21. Data generated or acquired by the processor 21 is temporarily stored in the RAM. A program that defines the processing of the processor 21 is written in the ROM. Further, the memory 22 stores the data of the execution command of the main welding, the bead appearance inspection or the repair welding sent from the higher-level device 1, and the data of the work information of the work produced by the main welding or the repair work produced by the repair welding. Remember each one. Further, the memory 22 stores the main welding program of the main welding executed by the welding robot MC1. This welding program is a program that defines specific procedures (processes) for main welding, such as joining a plurality of original workpieces using the welding conditions in main welding.
  • the main welding program creation unit 23 is based on the main welding execution command sent from the host device 1 via the communication unit 20, and the work information (for example, ID, name, etc.) of each of the plurality of original works included in the execution command. And the welded part of the original work) is used to generate the main weld program of the main weld executed by the welding robot MC1.
  • This welding program includes a welding current, a welding voltage, an offset amount, a welding speed, and a welding torch 400 for controlling a power supply device 500, a manipulator 200, a wire feeding device 300, a welding torch 400, etc. during the execution of the main welding.
  • Various parameters such as the posture of the device may be included.
  • the welding program may be stored in the processor 21 or in the RAM in the memory 22.
  • the calculation unit 24 performs various calculations.
  • the calculation unit 24 is a welding robot MC1 (specifically, a manipulator 200, a wire feeding device 300, and a wire feeding device 300) controlled by a robot control unit 25 based on the welding program generated by the welding program creation unit 23. Calculation of parameters for controlling each of the power supply devices 500) and the like are performed.
  • the robot control unit 25 drives the welding robot MC1 (specifically, each of the manipulator 200, the wire feeding device 300, and the power supply device 500) based on the welding program generated by the welding program creation unit 23. To generate a control signal for. The robot control unit 25 sends this generated control signal to the welding robot MC1. Further, the robot control unit 25 welds during the bead appearance inspection so as to cover the operating range of the welding robot MC1 specified in this welding program based on the appearance inspection program sent from the host device 1. The manipulator 200 of the robot MC1 is driven. As a result, the sensor 4 (see FIG.
  • the power supply control unit 26 drives the power supply device 500 based on the main welding program generated by the main welding program creation unit 23 and the calculation result of the calculation unit 24.
  • the inspection control device 3 controls the bead appearance inspection process of the work or repair work produced by the main welding by the welding robot MC1 based on the visual inspection execution command sent from the host device 1.
  • the bead appearance inspection is, for example, an inspection of whether or not the weld bead formed on the work or repair work meets a predetermined welding standard (for example, a quality standard), and is composed of the above-mentioned first inspection judgment and second inspection judgment. Will be done.
  • the inspection control device 3 is based on the input data regarding the shape of the weld bead acquired by the sensor 4 (for example, point cloud data capable of identifying the three-dimensional shape of the weld bead).
  • the inspection control device 3 has a configuration including at least a communication unit 30, a processor 31, a memory 32, and an inspection result storage unit 33.
  • the communication unit 30 is connected so that data can be communicated with the host device 1, the robot control device 2, and the sensor 4. Although the illustration is simplified in FIG. 2, data is transmitted and received between the shape detection control unit 35 and the sensor 4 via the communication unit 30, respectively.
  • the communication unit 30 receives the bead appearance inspection execution command sent from the host device 1.
  • the communication unit 30 sets the comprehensive determination result of the bead appearance inspection using the sensor 4 (for example, bead chipping of the weld bead in the work or repair work, bead misalignment, presence / absence of welding defect, type and position of welding defect) as a higher-level device. Send to 1.
  • the processor 31 is configured by using, for example, a CPU or an FPGA, and performs various processes and controls in cooperation with the memory 32. Specifically, the processor 31 refers to the program held in the memory 32 and executes the program to execute the determination threshold storage unit 34, the shape detection control unit 35, the data processing unit 36, and the inspection result determination unit 37. And the repair welding program creation unit 38 is functionally realized.
  • the memory 32 has, for example, a RAM as a work memory used when executing the processing of the processor 31 and a ROM for storing a program defining the processing of the processor 31. Data generated or acquired by the processor 31 is temporarily stored in the RAM. A program that defines the processing of the processor 31 is written in the ROM. Further, the memory 32 stores data of the execution command of the bead appearance inspection of the work sent from the host device 1, and data of the work information of the work generated by the main welding or the repair work generated by the repair welding. Further, the memory 32 stores the data of the repair welding program created by the repair welding program creation unit 38.
  • the repair welding program uses the welding conditions in repair welding and the position information of the corresponding points (corresponding points) on the operation locus of the welding robot MC1 closest to the detection point (see above) to chip the bead of the welding bead.
  • This is a program that defines specific procedures (processes) for repair welding that corrects misalignment or defective welding.
  • This program is created by the repair welding program creation unit 38, and is sent from the inspection control device 3 to the robot control device 2.
  • the inspection result storage unit 33 is configured by using, for example, a hard disk or a solid state drive.
  • the inspection result storage unit 33 stores data indicating the result of the bead appearance inspection of the welded portion in the work Wk (for example, the work or repair work) as an example of the data generated or acquired by the processor 31.
  • Data showing the result of the bead appearance inspection is generated by, for example, the inspection result determination unit 37.
  • the determination threshold storage unit 34 is composed of, for example, a cache memory provided in the processor 31, and is a threshold value used for processing the bead appearance inspection by the inspection result determination unit 37 according to the welding location (for example, for each type of welding defect). Store each set threshold value).
  • Each threshold value is, for example, an allowable range of displacement of the weld bead, each threshold value of the length, height, and width of the weld bead, and each threshold value of perforation, pit, undercut, spatter, and protrusion.
  • the determination threshold storage unit 34 has a permissible range (for example, a minimum permissible value, a maximum permissible value, etc.) that satisfies the minimum welding standard (quality) required by a customer or the like as each threshold value at the time of bead appearance inspection after repair welding. May be remembered. Further, the determination threshold value storage unit 34 may store the upper limit value of the number of bead appearance inspections for each welded portion. As a result, the inspection control device 3 determines that it is difficult or impossible to correct the defective part by the automatic repair welding by the welding robot MC1 when the upper limit of the predetermined number of times is exceeded when the defective part is corrected by the repair welding. , It is possible to suppress a decrease in the operating rate of the welding system 100. The determination threshold storage unit 34 may further store a value indicating the range of the gray zone described later based on the threshold as described above.
  • the shape detection control unit 35 is based on the execution command of the bead appearance inspection of the welded portion of the work Wk (for example, the work) sent from the host device 1, and the robot control device 2 is based on the appearance inspection program in the bead appearance inspection. While operating the welding robot MC1 to which the sensor 4 is attached, input data regarding the shape of the welding bead sent from the sensor 4 (for example, point group data capable of specifying the three-dimensional shape of the welding bead) is acquired. That is, the shape detection control unit 35 serves as an input unit for input data (for example, point cloud data capable of specifying the three-dimensional shape of the weld bead).
  • the shape detection control unit 35 When the shape detection control unit 35 reaches a position where the sensor 4 can image the weld bead (in other words, can detect the three-dimensional shape of the welded portion) in response to the drive of the manipulator 200 by the robot control device 2 described above, for example.
  • a laser beam is irradiated from the sensor 4 to acquire input data regarding the shape of the welding bead (for example, point cloud data capable of specifying the three-dimensional shape of the welding bead).
  • the shape detection control unit 35 receives the input data (see above) acquired by the sensor 4, the shape detection control unit 35 passes the input data to the data processing unit 36.
  • the data processing unit 36 When the data processing unit 36 acquires the input data (see above) regarding the shape of the weld bead from the shape detection control unit 35, the data processing unit 36 converts it into a data format suitable for the first inspection determination by the inspection result determination unit 37, and at the same time, The data format is converted to a data format suitable for the second inspection determination by the inspection result determination unit 37.
  • the data format conversion may include a correction process for removing unnecessary point cloud data (for example, noise) included in the input data (that is, point cloud data) as so-called preprocessing, and is used for the first inspection determination.
  • preprocessing may be omitted.
  • the data processing unit 36 uses a data format suitable for the first inspection determination, and generates image data showing the three-dimensional shape of the weld bead by, for example, executing statistical processing on the input shape data.
  • the data processing unit 36 may perform edge enhancement correction that emphasizes the peripheral portion of the weld bead in order to emphasize the position and shape of the weld bead as the data for the first inspection determination.
  • the data processing unit 36 counts the number of times the bead appearance inspection is executed for each defective welding portion, and the welding inspection result is not good even if the number of bead appearance inspections exceeds the number of times stored in the memory 32 in advance. , It may be determined that it is difficult or impossible to correct the defective portion of welding by automatic repair welding.
  • the inspection result determination unit 37 generates an alert screen including the position of the welding defect portion and the type of welding defect (for example, perforation, pit, undercut, spatter, protrusion), and displays the generated alert screen.
  • the alert screen sent to the host device 1 is displayed on the monitor MN1.
  • the alert screen may be displayed on the monitor MN2.
  • the AI that is, the second inspection determination unit 372 to the Nth inspection determination unit 37N described later
  • the AI is suitable for the conversion.
  • a flattening process for converting the shape of the input data (that is, the point cloud data of the weld bead) into a predetermined shape (for example, a linear shape) is included.
  • the shape of the weld bead varies depending on whether it is linear, curved, or has weaving. Therefore, the learning process of AI (for example, a neural network) that can detect the type of welding defect (see above) for each shape becomes a very complicated process and is not realistic.
  • the AI (that is, the second inspection determination unit 372 to the Nth inspection determination unit 37N, which will be described later), respectively, causes welding defects (see above) when the shape of the welding bead is, for example, a linear shape. It is possible to execute a trained model created by performing training processing in advance so that it can be detected. As a result, the AI (that is, the second inspection determination unit 372 to the Nth inspection determination unit 37N, which will be described later) is subjected to the flattening process by the data processing unit 36 to generate point cloud data in which the shape of the weld bead is linearized. Welding defects can be detected with high accuracy as long as the data is input.
  • the inspection result determination unit 37 can execute a total N (N: an integer of 2 or more) types of bead appearance inspection (for example, each of the above-mentioned first inspection determination and second inspection determination).
  • N an integer of 2 or more
  • the inspection result determination unit 37 includes a first inspection determination unit 371, a second inspection determination unit 372, ..., And an Nth inspection determination unit.
  • the first inspection determination unit 371 uses the threshold value stored in the determination threshold storage unit 34, and uses the threshold value stored in the determination threshold storage unit 34 to perform the first inspection determination (that is, the input data regarding the shape of the weld bead acquired by the sensor 4 and the non-defective product predetermined for each work. Perform bead appearance inspection based on comparison with work master data) to inspect the shape reliability of the weld bead (for example, whether it is along a straight or curved weld line), bead chipping, and bead misalignment. (See FIG. 5).
  • FIG. 5 is a table showing appropriate examples of the first inspection determination and the second inspection determination for each of the plurality of inspection items.
  • the first inspection determination unit 371 compares the data converted by the data processing unit 36 for the first inspection determination (for example, image data generated based on the point group data) with the master data of the non-defective work (so-called image). Processing). Therefore, as shown in FIG. 5, the first inspection determination unit 371 can inspect the shape reliability of the weld bead, the bead chipping, and the bead misalignment with high accuracy.
  • the first inspection determination unit 371 calculates an inspection score indicating the inspection results of the shape reliability of the weld bead, the bead chipping, and the bead misalignment, and creates the calculated value of the inspection score as the first inspection determination result.
  • a bead appearance inspection (bead appearance inspection to determine the presence or absence of welding defects based on AI) is performed on the input data related to the shape or the input data after the input data is preprocessed by the data processing unit 36, and the weld bead is perforated. Inspect for pits, undercuts, and spatter (see FIG. 5).
  • the holes, pits, undercuts, and spatters of the weld bead are listed by way of example, and the types of defects inspected by the Nth inspection determination unit 37N are not limited to these.
  • the position of the welding bead in which the welding defect is detected is specified.
  • Each of the second inspection judgment unit 372 to the Nth inspection judgment unit 37N uses a learning model (AI) obtained in advance for each type of welding defect or for each group of welding defect types by learning processing. Determine if there is a welding defect.
  • AI learning model
  • each of the second inspection determination unit 372 to the Nth inspection determination unit 37N can inspect, for example, the presence or absence of holes, pits, undercuts, spatters, and protrusions of the weld bead with high accuracy.
  • each of the second inspection determination unit 372 to the Nth inspection determination unit 37N does not execute the inspection of the shape reliability of the weld bead, the bead chipping, and the bead misalignment executed by the first inspection determination unit 371.
  • the second inspection judgment unit 372 to the Nth inspection judgment unit 37N calculate the inspection results (in other words, the inspection score indicating the probability of occurrence) of holes, pits, undercuts, spatters, and protrusions of the weld bead, and this inspection score.
  • the calculated value of is created as the second inspection judgment result.
  • the inspection result determination unit 37 executes the first inspection determination and the second inspection determination in combination so as to be suitable for each type of welding defect inspection.
  • Weld bead shape reliability, bead chipping, bead misalignment, perforation, pits, undercuts, spatter, and presence of protrusions can be inspected comprehensively and with high accuracy.
  • a plurality of AIs (learning models) may be arbitrarily prepared.
  • the inspection result determination unit 37 includes a first inspection determination result created by the first inspection determination unit 371 and a second inspection determination result created by each of the second inspection determination unit 372 to the Nth inspection determination unit 37N.
  • the visual inspection report is created, stored in the memory 32, and sent to the host device 1 via the communication unit 30.
  • the repair welding program creation unit 38 includes an appearance inspection report of the work Wk (for example, the work or repair work) by the inspection result determination unit 37 and work information (for example, information such as coordinates indicating the position of a welding defect detection point of the work or repair work). ) To create a repair welding program for the work Wk (for example, work or repair work) to be executed by the welding robot MC1.
  • the repair welding program includes welding current, welding voltage, offset amount, welding speed, welding torch 400, etc. for controlling the power supply device 500, the manipulator 200, the wire feeder 300, the welding torch 400, etc. during the execution of repair welding.
  • Various parameters such as the posture of the device may be included.
  • the generated repair welding program may be stored in the processor 31 or in the RAM in the memory 32.
  • the sensor 4 is, for example, a three-dimensional shape sensor, which is attached to the tip of the welding robot MC1 and can acquire a plurality of point cloud data capable of specifying the shape of the welded portion on the work Wk (for example, the work). Based on the group data, point cloud data capable of specifying the three-dimensional shape of the welded portion is generated and sent to the inspection control device 3.
  • the sensor 4 is not attached to the tip of the welding robot MC1 and is arranged separately from the welding robot MC1, the work is based on the position information of the welding portion sent from the inspection control device 3.
  • a laser light source configured to be able to scan a welded portion on a Wk (for example, a workpiece or a repair work) and a laser that is arranged so that an imaging region including the periphery of the welded portion can be imaged and irradiated to the welded portion. It may be composed of a camera (not shown) that captures the reflection locus of the reflected laser beam (that is, the shape line of the welded portion) of the light. In this case, the sensor 4 sends the shape data of the welded portion (in other words, the image data of the weld bead) based on the laser beam imaged by the camera to the inspection control device 3.
  • the camera described above includes at least a lens (not shown) and an image sensor (not shown).
  • the image sensor is, for example, a solid-state image sensor such as a CCD (Charge Coupled Device) or a CMOS (Complementary Metal Oxide Semi-conductor), and converts an optical image formed on an imaging surface into an electric signal.
  • CCD Charge Coupled Device
  • CMOS Complementary Metal Oxide Semi-conductor
  • FIG. 3 is a sequence diagram showing a series of processing procedure examples including main welding, bead appearance inspection, and repair welding by the welding system 100 according to the first embodiment.
  • each of the main welding using a plurality of original workpieces and the repair welding performed based on the failure of the bead appearance inspection of the workpiece that is, the comprehensive judgment result indicating that there is a welding defect.
  • the operation procedure performed between the host device 1, the robot control device 2, and the inspection control device 3 will be described as an example of the process.
  • the host device 1 acquires the work information (for example, ID, name, and welding location of the original work) of the original work to be the target of the main work, respectively (St1), and the main welding including the work information of the original work. Generate an execution command for.
  • the host device 1 sends a command for executing the main welding including the work information of the original work to the robot control device 2 (St2).
  • the robot control device 2 may execute the processes of steps St1 and St2, respectively, without going through the host device 1.
  • the memory 22 of the robot control device 2 stores the same data as the data stored in the external storage ST, or the robot control device 2 is connected so that data can be acquired from the external storage ST. Is preferable.
  • the robot control device 2 When the robot control device 2 receives the execution command of the main welding sent from the higher-level device 1, the robot control device 2 uses the work information of each of the plurality of original workpieces included in the execution command to execute the main welding by the welding robot MC1.
  • the main welding program is created, and the welding robot MC1 is made to execute the main welding according to the main welding program (St3).
  • the robot control device 2 determines the completion of the main welding by the welding robot MC1 by various known methods, it generates a main welding completion notification to the effect that the main welding is completed and sends it to the higher-level device 1 (St4).
  • the host device 1 Upon receiving the final welding completion notification, the host device 1 generates an execution command for the appearance inspection program including the work appearance inspection program and sends it to the robot control device 2 (St5), and also executes the work bead appearance inspection. A command is generated and sent to the inspection control device 3 (St6).
  • the robot control device 2 executes a visual inspection program received from the host device 1 with the start of the bead visual inspection, and moves the sensor 4 attached to the welding robot MC1 along the welding line (St7).
  • the sensor 4 acquires point cloud data capable of specifying the three-dimensional shape of the work while the welded portion of the work is scantably moved by the robot control device 2 (St7).
  • the inspection control device 3 uses the point cloud data that can identify the three-dimensional shape of the weld bead acquired by the sensor 4 as input data, and makes each of the above-mentioned first inspection determination and second inspection determination individually (parallel). Execute (St7).
  • the inspection control device 3 makes a comprehensive determination of the bead appearance inspection of the weld bead of the work based on the results of the individual bead appearance inspections (that is, the first inspection determination and the second inspection determination) in step St7 (that is, the first inspection determination and the second inspection determination). St8).
  • the inspection control device 3 determines that repair welding is necessary because the work has a welding defect as a result of the comprehensive determination in step St8 (St9), the inspection control device 3 acquires this welding program from the robot control device 2.
  • a repair welding program is created by modifying a part of this welding program (St9).
  • a part to be modified is a content indicating, for example, a place (range) where repair welding is performed.
  • the inspection control device 3 requests the data of the present welding program from the robot control device 2 in step St9, and is sent from the robot control device 2 in response to this request.
  • the data of the main welding program may be acquired, or the data of the main welding program sent from the robot control device 2 after step St3 may be acquired in advance.
  • the inspection control device 3 can efficiently create the data of the repair welding program by partially modifying the data of the main welding program acquired from the robot control device 2.
  • the inspection control device 3 generates an appearance inspection report including the result of the comprehensive determination in step St8 and the repair welding program and sends it to the robot control device 2 (St10). Further, the inspection control device 3 also sends the similarly generated visual inspection report to the host device 1 (St11).
  • the host device 1 receives the visual inspection report in step St11, generates a repair welding execution command for the workpiece, and sends it to the robot control device 2 (St12).
  • the robot control device 2 receives the repair welding execution command sent from the host device 1, the robot control device 2 receives the repair welding based on the repair welding program (received in step St10) for the workpiece specified by the execution command.
  • the welding robot MC1 is made to perform repair welding according to the program (St13).
  • the work information of the repair work for example, the ID of the repair work and each of the plurality of original works used for the main welding.
  • Work information including the ID (for example, the ID and name of the original work, the welding location of the original work, the welding conditions at the time of each execution of the main welding and the repair welding)) is sent to the host device 1 (St14).
  • the host device 1 When the host device 1 receives the work information including the repair work ID sent from the robot control device 2, it sets a management ID suitable for the user corresponding to the repair work ID and corresponds to the management ID. The data indicating that the repair work welding is completed is saved in the external storage ST (St15).
  • FIG. 4 is a flowchart showing an example of a processing procedure showing details of the first inspection determination (point cloud comparison) and the second to Nth inspection determinations (AI determination).
  • N 2.
  • the point cloud data OD1 capable of specifying the three-dimensional shape of the weld bead acquired by the sensor 4 is used for both the first inspection determination and the second inspection determination.
  • the data processing unit 36 converts the point cloud data OD1 from the sensor 4 into a data format suitable for the first inspection determination (for example, image data showing the three-dimensional shape of the weld bead) and passes it to the first inspection determination unit 371.
  • the first inspection determination unit 371 reads the master data MD1 of the non-defective work (for example, image data showing the ideal three-dimensional shape of the weld bead of the non-defective work) stored in the memory 32 from the memory 32, and the data processing unit 36.
  • the first inspection determination for comparing the image data from the above and the master data MD1 is executed (St21A).
  • the first inspection determination unit 371 determines whether or not the inspection score calculated for each inspection item (for example, shape reliability, bead chipping, bead misalignment) is equal to or higher than a preset threshold value for each inspection item (for example, St22A). That is, the first inspection determination unit 371 compares the image data based on the point cloud data OD1 with the master data MD1 to check whether the shape reliability inspection score is equal to or higher than the shape reliability threshold value or whether or not the bead is missing. It is determined whether the score is equal to or higher than the bead chipping threshold value, or whether the inspection score for the presence or absence of bead misalignment is equal to or higher than the bead misalignment threshold value (St22A).
  • a preset threshold value for each inspection item for example, St22A
  • the inspection item is "OK". (That is, the shape reliability is satisfied, and bead chipping or bead misalignment is not detected) (St23A).
  • the inspection item is ".
  • the first inspection determination unit 371 acquires the determination result of step St23A or step St24A as the first inspection determination result (St25A).
  • the Nth inspection judgment unit 37N has a defect probability value (that is, an inspection score) that is an output value of an AI engine (for example, a neural network) for each inspection item (for example, perforation, pit, undercut, spatter, protrusion) for each inspection item. It is determined whether or not the threshold value is equal to or less than the preset threshold value (St22B). That is, in the Nth inspection determination unit 37N, the defect probability values calculated for each inspection item by the AI engine that input the point cloud data OD1 are the perforation detection threshold value, the pit detection threshold value, the undercut detection threshold value, and the spatter detection. It is determined whether or not the threshold value is equal to or less than the threshold value for protrusion detection (St22B).
  • a defect probability value that is, an inspection score
  • an AI engine for example, a neural network
  • the output value (defective probability value) of the AI engine for each inspection item is equal to or less than the perforation detection threshold value, the pit detection threshold value, the undercut detection threshold value, the spatter detection threshold value, and the protrusion detection threshold value. If it is determined that (St23B, YES), the inspection item is determined to be "OK" (that is, no holes, pits, undercuts, spatters, or protrusions are detected) (St23B).
  • the output value (defective probability value) of the AI engine for each inspection item is a threshold for hole detection, a threshold for pit detection, a threshold for undercut detection, a threshold for spatter detection, and a protrusion detection. If it is determined that the threshold value is exceeded (St23B, NO), the inspection item is determined to be "NG" (that is, any of perforations, pits, undercuts, spatters, and protrusions is detected) (St24B). ..
  • the Nth inspection determination unit 37N acquires the determination result of step St23B or step St24B as the second inspection determination result (St25B).
  • the inspection result determination unit 37 makes a comprehensive determination of the bead appearance inspection using the first inspection determination result obtained in step St25A and the second inspection determination result obtained in step St25B (St26). For example, when the inspection result determination unit 37 determines that neither the first inspection determination result nor the second inspection determination result has obtained a result indicating that there is no welding defect, the bead appearance inspection is passed (in other words, repair). Welding is not required). On the other hand, when the inspection result determination unit 37 determines that either the first inspection determination result or the second inspection determination result has detected a welding defect, the bead appearance inspection is performed. It is determined to be unacceptable (in other words, repair welding is required to repair the detected welding defect).
  • the inspection control device 3 as an example of the bead appearance inspection device outputs input data (for example, point group data OD1) regarding the welding bead of the work produced by welding to the processor 31. Enter in.
  • the inspection control device 3 uses the input data and the master data MD1 of the non-defective work, and makes the first inspection determination of the weld bead by the first inspection determination unit 371 based on the comparison between the input data and the master data MD1. It is equipped with k: 1 or more types of artificial intelligence, and based on the processing of k types of artificial intelligence that targets input data, the second inspection judgment of the weld bead is made by the second inspection judgment unit 372 to N inspection judgment.
  • the inspection control device 3 determines the result of the bead appearance inspection of the weld bead in the inspection result determination unit 37 based on the respective determination results of the first inspection determination unit 371 and the second inspection determination unit 372 to the Nth inspection determination unit 37N. Output to an output device (for example, monitor MN2).
  • the inspection control device 3 comprehensively includes the appearance inspection items of the weld bead detected with high accuracy by the first inspection judgment and the appearance inspection items of the weld bead detected with high accuracy by the second inspection judgment. Can be inspected.
  • the second inspection executed by each of the second inspection determination unit 372 to the Nth inspection determination unit 37N (in other words, an example of k second inspection determination units).
  • the appearance inspection items of the weld beads to be judged are different.
  • the second inspection determination unit 372 detects the presence or absence of holes and spatters in the weld bead
  • the Nth inspection determination unit 37N detects the presence or absence of pits and undercuts in the weld bead.
  • the inspection control device 3 can provide a plurality of combinations of second inspection determinations that can be detected with high accuracy by AI processing for each inspection item. Therefore, for example, when a large number of inspection items are inspected by one type of AI processing. Compared to the above, it is possible to inspect the presence or absence of each type of welding defect of the welding bead with high accuracy.
  • the inspection control device 3 communicates with the welding robot MC1 capable of performing repair welding for the welding bead of the workpiece.
  • the inspection control device 3 has a defective visual inspection item among the determination results of the first inspection determination unit 371 and the k second determination units (second inspection determination unit 372 to Nth inspection determination unit 37N).
  • an instruction to execute repair welding for correcting the corresponding portion of the welding bead determined to be defective is sent to the welding robot MC1.
  • the inspection control device 3 determines that a welding defect has been detected in any of the inspection items as a comprehensive determination based on the results of the first inspection determination and the second inspection determination, the welding defect occurs.
  • the welding robot MC1 can be instructed to perform repair welding to automatically correct the inspection items, and the work can be completed quickly and smoothly.
  • the inspection control device 3 converts the input data into a data format suitable for input to k types of artificial intelligence.
  • the inspection control device 3 can improve the accuracy of the AI processing executed by each of the second inspection determination unit 372 to the Nth inspection determination unit 37N, and the welding defect of the welding bead (for example, perforation, pit, under) can be improved. It is possible to improve the detection accuracy of the presence or absence of (cut, spatter).
  • the appearance inspection items of the weld bead that is the target of the first inspection judgment are the shape of the weld bead, the chip of the weld bead, and the misalignment of the weld bead.
  • the appearance inspection items of the weld bead to be subject to the second inspection determination are holes, pits, undercuts, spatters, and protrusions of the weld bead.
  • the inspection control device 3 is based on the appearance inspection items of the welding bead (for example, the shape of the welding bead, the chipping of the welding bead, the misalignment of the welding bead) and the second inspection judgment, which are detected with high accuracy by the first inspection judgment. It is possible to comprehensively inspect the appearance inspection items of the weld bead that are detected with high accuracy (for example, holes in the weld bead, pits, undercuts, spatters, protrusions).
  • both the first inspection determination and the second inspection determination are executed in the inspection control device 3.
  • the first inspection determination and the second inspection determination are executed by different devices.
  • the first inspection determination is executed by the inspection control device 3 and the second inspection determination is executed by the higher-level device 1.
  • the second inspection determination may be executed by a device other than the host device 1.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of internal configurations of the inspection control device 3A, the robot control device 2, and the host device 1A according to the second embodiment.
  • the same reference numerals are given to those having the same configuration as each part of FIG. 2, and the description is simplified or omitted, and different contents will be described.
  • the configuration of the welding system 100A according to the second embodiment is the same as that of the welding system 100 according to the first embodiment (see FIG. 1).
  • the welding system 100A as an example of the bead appearance inspection system includes a higher-level device 1A connected to each of the external storage ST, the input interface UI1 and the monitor MN1, a robot control device 2, an inspection control device 3A, a sensor 4, and the like.
  • the configuration includes the main welding robot MC1a and the repair welding robot MC1b.
  • the processor 31A includes a determination threshold storage unit 34, a shape detection control unit 35, a data processing unit 36, an inspection result determination unit 37A, and a repair welding program creation unit. It is a configuration including 38 and.
  • the inspection result determination unit 37A has only the first inspection determination unit 371. Since the configuration of the first inspection determination unit 371 is the same as that of the first embodiment, the description thereof will be omitted.
  • the processor 11A has a configuration including a cell control unit 13 and a second inspection determination unit 142 to an Nth inspection determination unit 14N.
  • Bead appearance inspection to determine the presence or absence of welding defects based on AI for the input data related to the shape of the weld bead acquired by the sensor 4) is performed to form a neural network with the weld bead, and the weld bead is perforated and pitted.
  • the memory 12 or the processor 11A may perform the same function as the determination threshold storage unit 34 of the inspection control device 3A. Although not shown, a determination threshold storage unit may be provided in the processor 11A.
  • FIG. 7 is a sequence diagram showing a series of processing procedure examples including main welding, bead appearance inspection, and repair welding by the welding system 100A according to the second embodiment.
  • the upper device 1A and the robot control device 2 are inspected for each process of the main welding using a plurality of original workpieces and the repair welding performed based on the failure of the bead appearance inspection of the workpieces.
  • the operation procedure performed with the control device 3A will be illustrated and described. Further, in the description of FIG. 7, the same step number is assigned to the process that overlaps with the process of FIG. 3, and the description is simplified or omitted, and different contents will be described.
  • the robot control device 2 executes the visual inspection program received from the host device 1A with the start of the bead visual inspection, and puts the sensor 4 attached to the welding robot MC1 on the welding line. Move along (St7A).
  • the sensor 4 acquires point cloud data capable of specifying the three-dimensional shape of the work while the welded portion of the work is scantably moved by the robot control device 2 (St7A).
  • the inspection control device 3A uses the point cloud data capable of identifying the three-dimensional shape of the weld bead acquired by the sensor 4 as input data, and executes the above-mentioned first inspection determination (St7A). Further, the inspection control device 3A generates the execution instruction of the second inspection determination described above by the processor 31A and sends it to the higher-level device 1A (St31).
  • the higher-level device 1A makes the second inspection determination based on the execution instruction from the second inspection determination unit 142 to the Nth inspection determination unit. Execute at each of 14N (St32). Since the details of the second inspection determination executed in step St32 are the same as those described in the first embodiment, the description thereof will be omitted.
  • the host device 1A generates a processing result of the second inspection determination (that is, detection of the presence or absence of welding defects for each inspection item by AI processing) and sends it to the inspection control device 3A (St33).
  • the inspection control device 3A makes a comprehensive determination of the bead appearance inspection of the work based on the results of the first inspection determination by the inspection control device 3 in step St7 and the second inspection determination by the higher-level device 1A in step St32. (St8A). Since the details of the comprehensive determination executed in step St8A are the same as those described in the first embodiment, the description thereof will be omitted. Since the processing after step St8A is the same as that in FIG. 3, the description thereof will be omitted.
  • the welding system 100A as an example of the bead appearance inspection system according to the second embodiment inputs input data (for example, point group data OD1) regarding the welding bead of the work produced by welding in the inspection control device 3A.
  • the welding system 100A uses the input data and the master data MD1 of the non-defective work, and makes the first inspection determination of the welding bead by the inspection control device 3A based on the comparison between the input data and the master data MD1, and k (k: 1).
  • the above integers) types of artificial intelligence are installed, and the second inspection judgment of the weld bead is made based on the processing of k types of artificial intelligence that targets the input data. This is performed by each of the determination units 14N.
  • the inspection control device 3A inspects the bead appearance of the weld bead based on the respective determination results of the first inspection determination unit 371 of the inspection control device 3A and the second inspection determination unit 142 to the Nth inspection determination unit 14N of the upper device 1A.
  • the inspection result determination unit 37 outputs the result of the above to an output device (for example, monitor MN2).
  • the welding system 100A makes the first inspection determination based on the comparison between the input data indicating the three-dimensional shape of the welding bead and the master data MD1 by the inspection control device 3A, and the welding defect of the welding bead is determined based on the AI process.
  • the second inspection determination for detecting the presence or absence can be distributed and executed by the host device 1A. Therefore, the welding system 100A can reduce the processing load of the bead appearance inspection as compared with the case where both the first inspection determination and the second inspection determination are executed only by the inspection control device 3 as in the first embodiment. can. Further, the welding system 100A can more efficiently inspect the appearance of the weld bead of the work produced by the main welding.
  • the welding system 100A can enhance the convenience for the user of the visual inspection of the weld bead.
  • FIG. 8 is a conceptual diagram showing a first gray zone setting example of the bead appearance inspection.
  • the determination using the threshold value can be carried out in both the first inspection determination (see step St21A in FIG. 4) and the second to Nth inspection determination (see step St21B in FIG. 4).
  • an example of setting a gray zone for the appearance inspection item “surplus height” in the first inspection determination is shown.
  • the extra height of the non-defective work is 2.0 mm (lower limit threshold) to 3.0 mm (upper threshold).
  • 2.0 mm and 3.0 mm are threshold values for determining non-defective / defective products, respectively.
  • the bead appearance inspection device (upper device 1, inspection control device 3, etc.) is a value obtained from the input data (point cloud data OD1) (for example, a measurement value of the surplus height, a measurement value indicating the diameter of the hole, and a measurement value). By comparing the standard deviation value of the above, the score for judgment, etc.) with the threshold value, it is possible to judge whether the welding result is good or bad.
  • a bead visual inspection device is a good product if the measured value of the extra height is between 2.0 mm and 3.0 mm, and the measured value of the extra height is less than 2.0 mm or 3.0 mm. If it exceeds, it can be determined that the product is defective.
  • two threshold values an upper limit threshold value of 3.0 mm and a lower limit threshold value of 2.0 mm, are set, but only one threshold value may be set, and whether or not the measured value, score, or the like exceeds the threshold value. It can be determined as a non-defective product or a defective product.
  • the quality standard may differ for each user, and it is also necessary to comprehensively consider the characteristics of the work, etc., so it is not easy to determine the optimum judgment threshold.
  • one user may consider a workpiece to be welded having a weld bead with an extra height of 1.9 mm to be a non-defective product.
  • Another user may determine that the workpiece having a weld bead with an extra height of 2.01 mm is defective. Therefore, it is not easy to specify the optimum threshold value that can be used for general purposes.
  • a gray zone area is provided between the area determined to be a non-defective product and the area determined to be a defective product.
  • the non-defective product zone Z1 having a surplus height of up to 2.8 mm and the defective product zone Z2U having a surplus height of more than 3.3 mm are used.
  • a gray zone Z3U having an extra height of 2.8 mm to 3.3 mm is provided between them.
  • the non-defective product zone Z1 having a surplus height of more than 2.1 mm and the defective product zone Z2L having a surplus height of less than 1.8 mm A gray zone Z3L having an extra height of 1.8 mm to 2.1 mm is provided between the two.
  • a gray zone Z3U or Z3L is provided between the non-defective product zone Z1 determined to be a non-defective product and the defective product zone Z2U or Z2L determined to be a defective product. Then, when the value obtained from the input data (point cloud data OD1) (for example, the measured value of the surplus height) is within the gray zone (determined to be gray), the weld bead is determined to be gray. The work is visually confirmed by the user and undergoes a precise re-inspection.
  • the determination accuracy of the visual inspection of the work in the boundary region between the non-defective product and the defective product is improved, and it is possible to avoid a situation in which the defective product is overlooked or the non-defective product is erroneously detected as a defective product. Therefore, the productivity of the product to be welded can be increased.
  • the threshold value can be set for inspection items other than the extra height.
  • a threshold value can be set for the width of the bead, the depth of the undercut, the number of pits generated in the bead, and the like.
  • a score based on the size of holes and the number of holes may be calculated, and a threshold value for this score may be set.
  • the threshold value may have both an upper limit threshold value and a lower limit threshold value, and may have only one of the upper limit threshold value and the lower limit threshold value.
  • the gray zone may be specified in a range based on a value relative to the threshold value. For example, when the threshold value is 2.0 mm, the gray zone may be set from 1.8 mm to 2.3 mm, which indicates 0.2 mm below the threshold value and 0.3 mm above the threshold value. However, the gray zone may be ranged based on an absolute value rather than a relative value to the threshold value.
  • the gray zone may be set as a width centered on the threshold value. For example, when the threshold value is 2.0 mm and the width is 0.5 mm, 1.5 mm to 2.5 mm may be set as the gray zone.
  • the unit used to specify the range of the gray zone does not necessarily have to be the same unit as the measured value.
  • the range of the gray zone is "from 0.8 times to 1.2 times the threshold value” or the like. It may be specified in units other than "mm”.
  • the standard deviation of the measured value may be calculated in advance based on the production results of the past products, and the range of the gray zone may be set based on the value of the standard deviation.
  • the upper threshold and the lower threshold may be set separately whether or not a gray zone is provided.
  • a gray zone may be provided for the upper limit threshold value, and a gray zone may not be provided for the lower limit threshold value.
  • FIG. 9 is a flowchart showing an example of a processing procedure for individual determination in the bead appearance inspection according to the first gray zone setting example of the bead appearance inspection.
  • the flowchart shown in FIG. 9 corresponds to both the first inspection determination (steps St21A to St25A) and the second inspection determination (steps St21B to St25B) shown in FIG.
  • the processor 31 when the processor 31 performs both the first inspection determination and the second inspection determination (see FIG. 3), the processor 31A performs the first inspection determination and the processor 11A performs the first inspection determination.
  • the subject of processing is the "processor".
  • the processor makes the above-mentioned first inspection judgment (point cloud comparison) or second inspection judgment (AI judgment) (St21). For each inspection item, the processor measures the inspection score (in the case of the first inspection judgment) or the defect probability (in the case of the second inspection judgment) in the non-defective zone (Z1) and gray zone (Z3U, Z3L) for the inspection item. ) And the defective product zone (Z2U, Z2L) (St22).
  • the inspection score and the defect probability are values obtained from the input data (point cloud data OD1).
  • the processor determines that the inspection item is "OK” (St23).
  • the inspection item is determined to be "NG” (St24).
  • the inspection item is determined to be "gray” (St27).
  • the processor acquires the determination result of step St23A, step St24, or step St27 as the first inspection determination result or the second inspection determination result (St25).
  • FIG. 10 is a conceptual diagram showing a second gray zone setting example of the bead appearance inspection.
  • the point that the gray zone region is provided between the non-defective product zone Z1 determined to be a non-defective product and the defective product zone Z2U or Z2L determined to be a defective product is the first gray zone setting shown in FIG. Similar to the example.
  • the gray zone is set in a plurality of stages. In this example, the gray zone is divided into two stages, a gray zone closer to non-defective products and a gray zone closer to defective products.
  • the gray zone may be set in three or more stages.
  • the extra height of the non-defective work is 2.0 mm (lower limit threshold) to 3.0 mm (upper threshold).
  • 2.0 mm and 3.0 mm are threshold values for determining non-defective / defective products, respectively.
  • the bead appearance inspection device (upper device 1, inspection control device 3, etc.) is a value obtained from the input data (point cloud data OD1) (for example, a measurement value of the surplus height, a measurement value indicating the diameter of the hole, and a measurement value). By comparing the standard deviation value of the above, the score for judgment, etc.) with the threshold value, it is possible to judge whether the welding result is good or bad.
  • a bead visual inspection device is a good product if the measured value of the extra height is between 2.0 mm and 3.0 mm, and the measured value of the extra height is less than 2.0 mm or 3.0 mm. If it exceeds, it can be determined that the product is defective.
  • two threshold values an upper limit threshold value of 3.0 mm and a lower limit threshold value of 2.0 mm, are set, but only one threshold value may be set, and whether or not the measured value, score, or the like exceeds the threshold value. It can be determined as a non-defective product or a defective product.
  • the extra height is between the non-defective zone Z1 having an extra height of up to 2.8 mm and the defective zone Z2U having an extra height of more than 3.3 mm.
  • a non-defective gray zone Z3U-W having a height of 2.8 mm to 3.0 mm and a defective gray zone Z3U-B having a residual height of 3.0 mm to 3.3 mm are provided.
  • the surplus height is from 2.0 mm between the non-defective zone Z1 having a surplus height of more than 2.1 mm and the defective zone Z2L having a surplus height of less than 1.8 mm.
  • a non-defective gray zone Z3L-W up to 2.1 mm and a defective gray zone Z3L-B having an extra height of 1.8 mm to 2.0 mm are provided.
  • a gray zone Z3U or Z3L is provided between the non-defective product zone Z1 determined to be a non-defective product and the defective product zone Z2U or Z2L determined to be a defective product.
  • the gray zone Z3U is set in two stages, a non-defective gray zone Z3U-W and a defective gray zone Z3U-B.
  • the gray zone Z3L is set in two stages, a non-defective gray zone Z3L-W and a defective gray zone Z3L-B.
  • a range of values indicating a gray zone closer to a non-defective product for example, an extra height of 2.8 mm to 3.0 mm
  • a range of values indicating a gray zone closer to a defective product for example, an extra height of 3.0 mm. From to 3.3 mm) and the ranges do not overlap with each other.
  • the processing content of the work after the visual inspection can be different depending on the stage of the gray zone.
  • the weld bead determined to be gray closer to the non-defective product can be re-inspected for a more precise appearance, and the weld bead determined to be gray closer to the defective product can be visually confirmed by the user.
  • FIG. 11 is a flowchart showing an example of a processing procedure for individual determination in the bead appearance inspection according to the second gray zone setting example of the bead appearance inspection.
  • the flowchart shown in FIG. 11 corresponds to both the first inspection determination (steps St21A to St25A) and the second inspection determination (steps St21B to St25B) shown in FIG.
  • the processor 31 when the processor 31 performs both the first inspection determination and the second inspection determination (see FIG. 3), the processor 31A performs the first inspection determination and the processor 11A performs the first inspection determination.
  • the subject of processing is the "processor".
  • the processor makes the above-mentioned first inspection judgment (point cloud comparison) or second inspection judgment (AI judgment) (St21). For each inspection item, the processor measures the inspection score (in the case of the first inspection judgment) or the defect probability (in the case of the second inspection judgment) in the non-defective zone (Z1) and the non-defective gray zone (Z3U) for the inspection item. -W, Z3L-W), a gray zone closer to defective products (Z3U-B, Z3L-B), and a defective product zone (Z2U, Z2L) are determined (St22). The inspection score and the defect probability are values obtained from the input data (point cloud data OD1).
  • the processor determines that the inspection item is "OK” (St23).
  • the inspection item is determined to be "NG” (St24).
  • the inspection item is determined to be "non-defective gray” (St27).
  • the inspection item is determined to be "defective product-oriented gray" (St28). ).
  • the processor acquires the determination result of step St23A, step St24, step St27 or step St28 as the first inspection determination result or the second inspection determination result (St25).
  • FIG. 12 is a conceptual diagram showing a display example of bead appearance inspection results by monitors MN1, MN2, and the like.
  • a point cloud or an image showing the bead BD after welding is displayed on a monitor or the like.
  • a defect-determined or gray-determined portion (defective portion or gray-determined portion) in the bead is displayed so as to be superimposed on the bead BD after welding.
  • the host device 1 or the inspection control device 3 may perform display control on the monitor.
  • various property information D_PROPs may be displayed corresponding to the defective determination or gray determination portion in the bead.
  • the determination result (defective, gray), the cause of the defective or gray determination (insufficient surplus, excess surplus, etc.), and the measured value (in mm) based on the appearance result.
  • Properties such as the extra height at
  • the property information D_PROP may be displayed in the form of a balloon display.
  • the bead appearance inspection result may be displayed after the welding to the work (main welding and repair welding if necessary) is completed.
  • the bead appearance inspection result may be displayed before the repair welding is performed on the workpiece.
  • the bead appearance inspection result may be displayed during the appearance inspection. By confirming the displayed bead appearance inspection result, the user can efficiently visually confirm the gray-determined portion.
  • the range of values indicating the gray zone is set based on the relative value to the upper limit value or the lower limit value of the value obtained from the input data.
  • a range of values indicating the gray zone is set based on the absolute value of the value obtained from the input data.
  • the range of values indicating the gray zone is divided into at least a range of values indicating the first gray zone and a range of values indicating the second gray zone, and the range of values indicating the first gray zone
  • the range and the range of values indicating the second gray zone do not overlap each other.
  • the gray zone can be divided into a plurality of areas and set. For example, a weld bead that belongs to a gray zone closer to a non-defective product is subjected to a precise visual inspection again, and a weld bead that belongs to a gray zone closer to a defective product is visually confirmed by the user. Different processes can be performed on the work to be held.
  • the welding bead and the gray judgment portion in the welding bead in which the value obtained from the input data falls within the range of the value indicating the gray zone are superimposed and displayed on the display device.
  • the user can efficiently visually confirm the gray-determined portion.
  • the present disclosure is useful as a bead appearance inspection device, a bead appearance inspection method, a program, and a bead appearance inspection system for more efficiently inspecting the appearance of weld beads of a workpiece produced by the main welding.

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Abstract

ビード外観検査装置は、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判定部と、を備え、前記判定部は、前記入力データから得られる値が、良品ゾーンを示す値の範囲と、グレーゾーンを示す値の範囲と、不良品ゾーンを示す値の範囲のうち、いずれに属するかを判定し、前記グレーゾーンを示す値の範囲は、前記良品ゾーンを示す値の範囲と前記不良品ゾーンを示す値の範囲の間にある。

Description

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
 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判定部と、を備え、前記判定部は、前記入力データから得られる値が、良品ゾーンを示す値の範囲と、グレーゾーンを示す値の範囲と、不良品ゾーンを示す値の範囲のうち、いずれに属するかを判定し、前記グレーゾーンを示す値の範囲は、前記良品ゾーンを示す値の範囲と前記不良品ゾーンを示す値の範囲の間にある、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判定工程と、を有し、前記判定工程において、前記入力データから得られる値が、良品ゾーンを示す値の範囲と、グレーゾーンを示す値の範囲と、不良品ゾーンを示す値の範囲のうち、いずれに属するかを判定し、前記グレーゾーンを示す値の範囲は、前記良品ゾーンを示す値の範囲と前記不良品ゾーンを示す値の範囲の間にある、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判定工程と、を実行させるためのプログラムであって、前記判定工程において、前記入力データから得られる値が、良品ゾーンを示す値の範囲と、グレーゾーンを示す値の範囲と、不良品ゾーンを示す値の範囲のうち、いずれに属するかを判定し、前記グレーゾーンを示す値の範囲は、前記良品ゾーンを示す値の範囲と前記不良品ゾーンを示す値の範囲の間にある、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判定部と、を備えるビード外観検査システムであって、前記判定部は、前記入力データから得られる値が、良品ゾーンを示す値の範囲と、グレーゾーンを示す値の範囲と、不良品ゾーンを示す値の範囲のうち、いずれに属するかを判定し、前記グレーゾーンを示す値の範囲は、前記良品ゾーンを示す値の範囲と前記不良品ゾーンを示す値の範囲の間にある、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 第1検査判定(点群比較)ならびに第2~第N検査判定(AI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第1検査判定および第2検査判定のそれぞれの適正例を示すテーブル 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 ビード外観検査の第1のグレーゾーン設定例を示す概念図 ビード外観検査の第1のグレーゾーン設定例に応じた、ビード外観検査における個別判定の処理手順例を示すフローチャート ビード外観検査の第2のグレーゾーン設定例を示す概念図 ビード外観検査の第2のグレーゾーン設定例に応じた、ビード外観検査における個別判定の処理手順例を示すフローチャート モニタMN1、MN2等によるビード外観検査結果の表示例を示す概念図
(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。ところが、実際の溶接現場では、作業員が目視によって溶接ビードの外観の良し悪しを検査してワークの本溶接が成功であったか否かを判断することが多い。
 溶接ビードの外観検査では、上述した溶接ビードの形状に関する特徴量以外に、例えば溶接ビードの位置ずれ、穴あきの有無、スパッタなどの溶接不良の有無など、検査項目が多岐にわたることがあり、またユーザによっては良品と判定するか否かの判定基準が画一的でないことも多い。このため、溶接ビードの外観検査では、検査項目がユーザごとに異なる点だけでなく、完成品であるワークの良し悪しがユーザごとに異なる点を踏まえ、検査項目を任意に調整可能なカスタマイズ性とともに外観検査のユーザビリティがより一層求められる点において従来技術に対して改善の余地があったと考えられる。
 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。
 さらに、溶接ビードの外観検査において、溶接の不良箇所の大きさや個数等の計測値に対して閾値を設定し、計測値と閾値とを比較することにより、溶接の良否判定を行うことがある。ところが、ユーザごとに品質基準は異なり得るものであり、ワークの特性等を総合的に考慮することも必要であるため、最適な判定用閾値を決定することは容易ではない。そのため、良品と不良品の境界領域にあるワークに対する外観検査の判定精度が低下し、不良品の見逃しや、良品を不良品であると誤検出するなどの事態が生じ得る。これらの事態は、溶接を行う製品の生産性を低下させる。
 そこで、以下の実施の形態では、良品と不良品との境界領域にグレーゾーンの判定区分を設けて、グレー判定された場合にはユーザによる目視確認や、より精密な条件での再度の外観検査等を行うことにより、溶接を行う製品の生産性を向上させ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、入力データと良品ワークのマスタデータとを用い、入力データとマスタデータとの比較に基づいて溶接ビードの形状に関する第1検査判定を行うとともに、k(k:1以上の整数)種類の人工知能を搭載し、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に関する第2検査判定を行う。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。ビード外観検査装置は、第1外観検査およびk個の第2検査判定のそれぞれの判定結果に基づいて、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。
 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、単一の溶接ロボット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、「第1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、「第2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、上述した第1検査判定および第2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、第1検査判定および第2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第2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OD1)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、ロボット制御部25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、上述した第1検査判定および第2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、上述した第1検査判定および第2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。判定閾値記憶部34はさらに、上述のような閾値に基づく後述のグレーゾーンの範囲を示す値を記憶してよい。
 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。すなわち、形状検出制御部35は、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)の入力部となる。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。
 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での第1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での第2検査判定用に適したデータ形式に変換する。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)が除去される補正処理が含まれて構わないし、第1検査判定用には上述した前処理は省略されてもよい。データ処理部36は、第1検査判定用に適したデータ形式とし、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、第1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。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。
 例えば、第2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。
 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、上述した第1検査判定および第2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、第1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第1検査判定および第2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、第1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第1検査判定結果として作成する。
 第2検査判定部372~第N検査判定部37Nは、第2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、あるいはその入力データがデータ処理部36によって前処理された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、スパッタはあくまで例示的に列挙されたものであり、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、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第2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第1検査判定と第2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、第2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、ピット)の組み合わせ、(アンダーカット、スパッタ、突起)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。
 検査結果判定部37は、第1検査判定部371により作成された第1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第2検査判定結果と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、上述した第1検査判定結果あるいは第2検査判定結果に含まれる検査スコアに基づいて、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、上述した第1検査判定および第2検査判定のそれぞれを個別に(並列的に)実行する(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、第1検査判定および第2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、第1検査判定(点群比較)ならびに第2~第N検査判定(AI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、第1検査判定および第2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を第1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とを比較する第1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(St23A、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(St23A、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の判定結果を第1検査判定結果として取得する(St25A)。
 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、点群データOD1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(St23B、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1検査判定部371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(St23B、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の判定結果を第2検査判定結果として取得する(St25B)。
 検査結果判定部37は、ステップSt25Aで得られた第1検査判定結果とステップSt25Bで得られた第2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、第1検査判定結果および第2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、第1検査判定結果および第2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。
 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第1検査判定を第1検査判定部371で行い、k(k:1以上の整数)種類の人工知能を搭載し、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第2検査判定を第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。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との比較に基づく第1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第2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、第1検査判定の対象となる溶接ビードの外観検査項目と、第2検査判定の対象となる溶接ビードの外観検査項目とが異なる。これにより、検査制御装置3は、第1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と第2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第2検査判定の対象となる溶接ビードの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第2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、ワークの溶接ビード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個の第2判定部(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、第1検査判定および第2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、検査制御装置3は、入力データをk種類の人工知能への入力に適するデータ形式に変換する。これにより、検査制御装置3は、第2検査判定部372~第N検査判定部37Nのそれぞれで実行されるAI処理の精度を向上でき、溶接ビードの溶接不良(例えば、穴あき、ピット、アンダーカット、スパッタ)の有無の検知精度を向上できる。
 また、第1検査判定の対象となる溶接ビードの外観検査項目は、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。第2検査判定の対象となる溶接ビードの外観検査項目は、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。これにより、検査制御装置3は、第1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)と第2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、第1検査判定および第2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、第1検査判定と第2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、第1検査判定は検査制御装置3で実行され、第2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、第2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6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6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、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。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、第2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、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)。検査制御装置3Aの判定閾値記憶部34と同様の機能を、メモリ12またはプロセッサ11Aが果たしてよい。図示は省略するが、プロセッサ11A内に判定閾値記憶部を設けてもよい。
(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7を参照して説明する。図7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7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7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7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、上述した第1検査判定を実行する(St7A)。また、検査制御装置3Aは、上述した第2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)。
 上位装置1Aは、ステップSt31で検査制御装置3Aから送られた第2検査判定の実行指示を受信すると、その実行指示に基づいて第2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で実行される第2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、第2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St7での検査制御装置3による第1検査判定およびステップSt32での上位装置1Aによる第2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第1検査判定を検査制御装置3Aで行い、k(k:1以上の整数)種類の人工知能を搭載し、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第2検査判定を上位装置1Aの第2検査判定部142~第N検査判定部14Nのそれぞれで行う。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との比較に基づく第1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第2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だけで第1検査判定および第2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より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、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。
(閾値を用いた判定を行う場合のグレーゾーン設定)
 次に、ビード外観検査において閾値を用いた判定を行う場合の、グレーゾーンの設定について説明する。図8は、ビード外観検査の第1のグレーゾーン設定例を示す概念図である。閾値を用いた判定は、第1検査判定(図4のステップSt21A参照)においても、第2~第N検査判定(図4のステップSt21B参照)においても、実施されることができる。ここでは、第1検査判定における、外観検査項目「余盛り高さ」についてのグレーゾーンの設定例を示す。ただし、他の外観検査項目についてもグレーゾーンの設定を同様に行うことが可能であり、第1検査判定だけでなく、第2~第N検査判定においても、グレーゾーンの設定を同様に行うことができる。
 良品ワークの余盛り高さが2.0mm(下限閾値)から3.0mm(上限閾値)であるとする。2.0mmと3.0mmはそれぞれ、良品/不良品判定のための閾値である。ビード外観検査装置(上位装置1や検査制御装置3等)は、入力データ(点群データOD1)から得られる値(例えば余盛り高さの計測値や、穴あきの直径を示す計測値、計測値の標準偏差の値、判定用のスコア等)と、閾値との比較によって、溶接結果の良/不良を判定することができる。例えば、ビード外観検査装置は、余盛り高さの計測値が2.0mmから3.0mmの間に収まっていれば良品であり、余盛り高さの計測値が2.0mm未満または3.0mmを超える場合は不良品である、と判定することができる。本例においては、上限閾値3.0mmと下限閾値2.0mmの2つの閾値を設定しているが、閾値は1つのみであってもよく、計測値やスコア等が当該閾値を超えるか否かによって、良品または不良品と判定することができる。
 ここで、ユーザごとに品質基準は異なり得るものであり、ワークの特性等を総合的に考慮することも必要であるため、最適な判定用閾値を決定することは容易ではない。例えば、あるユーザは、余盛高さが1.9mmの溶接ビードを有する被溶接ワークを良品と判断するかもしれない。別のユーザは、余盛高さが2.01mmの溶接ビードを有する被溶接ワークを不良品と判断するかもしれない。従って、汎用的に用いることが可能な、最適な閾値の値を特定することは容易ではない。
 そこで本実施形態においては、良品と判定する領域と、不良品と判定する領域との間にグレーゾーン領域を設ける。図8に示した第1のグレーゾーン設定例においては、上限閾値について、余盛り高さが2.8mmまでの良品ゾーンZ1と、余盛高さが3.3mmを超える不良品ゾーンZ2Uとの間に、余盛高さが2.8mmから3.3mmまでのグレーゾーンZ3Uが設けられている。同様に図8に示した第1のグレーゾーン設定例においては、下限閾値について、余盛り高さが2.1mmを超える良品ゾーンZ1と、余盛高さが1.8mmを下回る不良品ゾーンZ2Lとの間に、余盛高さが1.8mmから2.1mmまでのグレーゾーンZ3Lが設けられている。
 上記の例のように、良品であると判定される良品ゾーンZ1と、不良品であると判定される不良品ゾーンZ2UまたはZ2Lとの間に、グレーゾーンZ3UまたはZ3Lが設けられる。そして、入力データ(点群データOD1)から得られる値(例えば余盛り高さの計測値)が、当該グレーゾーン内に収まっている(グレー判定された)場合、グレー判定された溶接ビードを有するワークについて、ユーザによる目視確認や、精密な再検査を行う。これにより、良品/不良品の境界領域にあるワークに対する外観検査の判定精度が上がり、不良品の見逃しや、良品を不良品であると誤検出するなどの事態を回避することができる。従って、溶接を行う製品の生産性を高めることができる。
 閾値は、余盛り高さ以外の検査項目に対しても設定されることができる。例えば、ビードの幅や、アンダーカットの深さ、ビードに生じたピットの個数等に対しても閾値が設定されることができる。また、穴あきについて、穴の大きさと穴の個数に基づいたスコアを計算し、このスコアに対する閾値が設定されてもよい。閾値は、上限閾値と下限閾値の双方を有していてよく、上限閾値と下限閾値のいずれか一方のみを有していてもよい。
 グレーゾーンは、閾値に対する相対値に基づいて範囲指定されてよい。例えば、閾値が2.0mmである場合、この閾値の下に0.2mmから、上に0.3mmまでを示す、1.8mmから2.3mmまでがグレーゾーンとして設定されてよい。ただし、グレーゾーンは閾値に対する相対値ではなく、絶対値に基づいて範囲指定されてもよい。
 グレーゾーンは、閾値を中心とした幅として設定されてよい。例えば、閾値が2.0mmであり、幅を0.5mmとした場合、1.5mmから2.5mmまでがグレーゾーンとして設定されてよい。
 グレーゾーンの範囲指定に用いられる単位は、必ずしも、計測値と同じ単位でなくともよい。例えば、検査項目「余盛り高さ」の計測値が単位「mm」で計測されていた場合、グレーゾーンの範囲は、「閾値の0.8倍から1.2倍まで」等のように、「mm」以外の単位で指定されてもよい。過去の製品の生産結果に基づいて、計測値の標準偏差を予め算出しておき、この標準偏差の値に基づいて、グレーゾーンの範囲を設定してもよい。
 上限閾値と下限閾値とで、グレーゾーンを設けるか設けないかが、別々に設定されてもよい。例えば、上限閾値についてはグレーゾーンが設けられ、下限閾値についてはグレーゾーンが設けられないように設定されてもよい。
 図9は、ビード外観検査の第1のグレーゾーン設定例に応じた、ビード外観検査における個別判定の処理手順例を示すフローチャートである。図9に示したフローチャートは、図4に示した第1検査判定(ステップSt21A~St25A)と、第2検査判定(ステップSt21B~St25B)の、双方に対応する。なお、図9に示されている処理は、プロセッサ31が第1検査判定と第2検査判定の双方を行う場合(図3参照)と、プロセッサ31Aが第1検査判定を行い、プロセッサ11Aが第2検査判定を行う場合(図7参照)とで、それぞれ同様である。そのため、説明の便宜上、処理の主体が「プロセッサ」であるとして下記の説明を行う。
 プロセッサは、上述の第1検査判定(点群比較)または第2検査判定(AI判定)を行う(St21)。プロセッサは、検査項目ごとに、検査スコア(第1検査判定の場合)または不良確率(第2検査判定の場合)の値が、当該検査項目についての良品ゾーン(Z1)、グレーゾーン(Z3U、Z3L)および不良品ゾーン(Z2U、Z2L)のいずれに属するかを判定する(St22)。なお、検査スコアや不良確率は、入力データ(点群データOD1)から得られる値である。
 プロセッサは、検査スコアまたは不良確率の値が、良品ゾーン(Z1)に属すると判定した場合には、当該検査項目は「OK」と判定する(St23)。プロセッサは、検査スコアまたは不良確率の値が、不良品ゾーン(Z2U、Z2L)に属すると判定した場合には、当該検査項目は「NG」と判定する(St24)。プロセッサは、検査スコアまたは不良確率の値が、グレーゾーン(Z3U、Z3L)に属すると判定した場合には、当該検査項目は「グレー」と判定する(St27)。プロセッサは、ステップSt23A、ステップSt24、あるいはステップSt27の判定結果を第1検査判定結果または第2検査判定結果として取得する(St25)。
 図10は、ビード外観検査の第2のグレーゾーン設定例を示す概念図である。良品であると判定される良品ゾーンZ1と、不良品であると判定される不良品ゾーンZ2UまたはZ2Lとの間に、グレーゾーン領域が設ける点は、図8に示した第1のグレーゾーン設定例と同様である。図10に示した第2のグレーゾーン設定例においては、グレーゾーンが、複数の段階に分けて設定される。この例においては、グレーゾーンが良品寄りグレーゾーンと、不良品寄りグレーゾーンの2段階に分けて設定されている。ただし、グレーゾーンを3段階以上に分けて設定してもよい。
 良品ワークの余盛り高さが2.0mm(下限閾値)から3.0mm(上限閾値)であるとする。2.0mmと3.0mmはそれぞれ、良品/不良品判定のための閾値である。ビード外観検査装置(上位装置1や検査制御装置3等)は、入力データ(点群データOD1)から得られる値(例えば余盛り高さの計測値や、穴あきの直径を示す計測値、計測値の標準偏差の値、判定用のスコア等)と、閾値との比較によって、溶接結果の良/不良を判定することができる。例えば、ビード外観検査装置は、余盛り高さの計測値が2.0mmから3.0mmの間に収まっていれば良品であり、余盛り高さの計測値が2.0mm未満または3.0mmを超える場合は不良品である、と判定することができる。本例においては、上限閾値3.0mmと下限閾値2.0mmの2つの閾値を設定しているが、閾値は1つのみであってもよく、計測値やスコア等が当該閾値を超えるか否かによって、良品または不良品と判定することができる。
 図10に示した例においては、上限閾値について、余盛り高さが2.8mmまでの良品ゾーンZ1と、余盛高さが3.3mmを超える不良品ゾーンZ2Uとの間に、余盛高さが2.8mmから3.0mmまでの良品寄りグレーゾーンZ3U-Wと、余盛高さが3.0mmから3.3mmまでの不良品寄りグレーゾーンZ3U-Bとが設けられる。同様に、下限閾値について、余盛り高さが2.1mmを超える良品ゾーンZ1と、余盛高さが1.8mmを下回る不良品ゾーンZ2Lとの間に、余盛高さが2.0mmから2.1mmまでの良品寄りグレーゾーンZ3L-Wと、余盛高さが1.8mmから2.0mmまでの不良品寄りグレーゾーンZ3L-Bとが設けられる。
 上記の例のように、良品であると判定される良品ゾーンZ1と、不良品であると判定される不良品ゾーンZ2UまたはZ2Lとの間に、グレーゾーンZ3UまたはZ3Lが設けられる。グレーゾーンZ3Uは、良品寄りグレーゾーンZ3U-Wと、不良品寄りグレーゾーンZ3U-Bの2段階に分かれて設定されている。グレーゾーンZ3Lも同様に、良品寄りグレーゾーンZ3L-Wと、不良品寄りグレーゾーンZ3L-Bの2段階に分かれて設定されている。ここで、良品寄りグレーゾーンを示す値の範囲(例えば余盛高さが2.8mmから3.0mmまで)と、不良品寄りグレーゾーンを示す値の範囲(例えば余盛高さが3.0mmから3.3mmまで)とは、互いに範囲が重複しない。
 上述のように、グレーゾーンが複数の段階に分かれて設定されているので、外観検査後のワークについての処理内容を、グレーゾーンの段階に応じて異なるものにすることができる。例えば、良品寄りグレーと判定された溶接ビードについて、より精密な外観の再検査を行い、不良品寄りグレーと判定された溶接ビードについて、ユーザによる目視確認を行うことができる。
 図11は、ビード外観検査の第2のグレーゾーン設定例に応じた、ビード外観検査における個別判定の処理手順例を示すフローチャートである。図11に示したフローチャートは、図4に示した第1検査判定(ステップSt21A~St25A)と、第2検査判定(ステップSt21B~St25B)の、双方に対応する。なお、図11に示されている処理は、プロセッサ31が第1検査判定と第2検査判定の双方を行う場合(図3参照)と、プロセッサ31Aが第1検査判定を行い、プロセッサ11Aが第2検査判定を行う場合(図7参照)とで、それぞれ同様である。そのため、説明の便宜上、処理の主体が「プロセッサ」であるとして下記の説明を行う。
 プロセッサは、上述の第1検査判定(点群比較)または第2検査判定(AI判定)を行う(St21)。プロセッサは、検査項目ごとに、検査スコア(第1検査判定の場合)または不良確率(第2検査判定の場合)の値が、当該検査項目についての良品ゾーン(Z1)、良品寄りグレーゾーン(Z3U-W、Z3L-W)、不良品寄りグレーゾーン(Z3U-B、Z3L-B)および不良品ゾーン(Z2U、Z2L)のいずれに属するかを判定する(St22)。なお、検査スコアや不良確率は、入力データ(点群データOD1)から得られる値である。
 プロセッサは、検査スコアまたは不良確率の値が、良品ゾーン(Z1)に属すると判定した場合には、当該検査項目は「OK」と判定する(St23)。プロセッサは、検査スコアまたは不良確率の値が、不良品ゾーン(Z2U、Z2L)に属すると判定した場合には、当該検査項目は「NG」と判定する(St24)。プロセッサは、検査スコアまたは不良確率の値が、良品寄りグレーゾーン(Z3U-W、Z3L-W)に属すると判定した場合には、当該検査項目は「良品寄りグレー」と判定する(St27)。プロセッサは、検査スコアまたは不良確率の値が、不良品寄りグレーゾーン(Z3U-B、Z3L-B)に属すると判定した場合には、当該検査項目は「不良品寄りグレー」と判定する(St28)。プロセッサは、ステップSt23A、ステップSt24、ステップSt27あるいはステップSt28の判定結果を第1検査判定結果または第2検査判定結果として取得する(St25)。
(ビード外観検査結果の表示)
 上述のようにしてグレー判定されたビードについて、外観検査結果をユーザに対して表示することができる。図12は、モニタMN1、MN2等によるビード外観検査結果の表示例を示す概念図である。溶接後のビードBDを示す点群あるいは画像がモニタ等に表示される。溶接後のビードBDに重畳するように、ビードにおける不良判定あるいはグレー判定された箇所(不良箇所またはグレー判定箇所)が表示される。モニタに対する表示制御は、例えば上位装置1や検査制御装置3等が行ってよい。さらに、ビードにおける不良判定あるいはグレー判定された箇所に対応する、種々のプロパティ情報D_PROPの表示が行われてよい。例えば、図12に示されているように、判定結果(不良、グレー)と、不良あるいはグレー判定された原因(余盛不足、余盛過多、等)と、外観結果に基づく計測値(mm単位での余盛高さなど)等のプロパティが、ビードBDの周辺に表示される。図示されているように、プロパティ情報D_PROPは、バルーン表示の態様で表示されてよい。
 ビード外観検査結果の表示は、ワークに対する溶接(本溶接および、必要な場合のリペア溶接)が終了した後に行われてよい。ビード外観検査結果の表示は、ワークに対するリペア溶接を行う前に行われてもよい。また、ユーザによる目視確認を行う場合(検査スコアまたは不良確率の値が不良品寄りグレーゾーンに属する場合等)は、ビード外観検査結果の表示は、外観検査中に行われてもよい。ユーザは、表示されたビード外観検査結果を確認することにより、グレー判定された箇所を効率よく目視確認することができる。
 以上により、良品/不良品の境界領域にあるワークについて、外観検査においてグレー判定を行うことができる。グレー判定された溶接ビードについて、より精密な再検査やユーザによる目視確認を行うことができる。従って、良品/不良品の境界領域にあるワークに対する外観検査の判定精度が向上する。また、不良品の見逃しや、良品を不良品であると誤検出するなどの事態を回避できる。従って、溶接を行う製品の生産性を高めることができる。
 また、グレーゾーンを示す値の範囲が、入力データから得られる値の上限値または下限値に対する相対値に基づいて設定される。もしくは、グレーゾーンを示す値の範囲が、入力データから得られる値の絶対値に基づいて設定される。これにより、入力データから得られる値に基づいて、グレーゾーンが柔軟に設定されることができる。
 また、グレーゾーンを示す値の範囲が、少なくとも、第1のグレーゾーンを示す値の範囲と第2のグレーゾーンを示す値の範囲とに分割されており、第1のグレーゾーンを示す値の範囲と、第2のグレーゾーンを示す値の範囲とは、互いに範囲が重複しない。これにより、グレーゾーンを複数の領域に分けて設定することができる。例えば良品寄りグレーゾーンに属する溶接ビードについては精密な再度の外観検査を行い、不良品寄りグレーゾーンに属する溶接ビードについてはユーザによる目視確認を行う、等のように、グレー判定された溶接ビードを有するワークに対して異なる処理を行うことができる。
 また、溶接ビードと、溶接ビードにおける、入力データから得られる値がグレーゾーンを示す値の範囲内に収まるグレー判定箇所とを、表示装置に重畳表示させる。これにより、ユーザは、グレー判定された箇所を効率よく目視確認することができる。
 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2020-038205)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
BD ビード
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
Z1 良品ゾーン
Z2U、Z2L 不良品ゾーン
Z3U、Z3L グレーゾーン
Z3U-W、Z3L-W 良品寄りグレーゾーン
Z3U-B、Z3L-B 不良品寄りグレーゾーン

Claims (8)

  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判定部と、
     を備え、
     前記判定部は、前記入力データから得られる値が、良品ゾーンを示す値の範囲と、グレーゾーンを示す値の範囲と、不良品ゾーンを示す値の範囲のうち、いずれに属するかを判定し、
     前記グレーゾーンを示す値の範囲は、前記良品ゾーンを示す値の範囲と前記不良品ゾーンを示す値の範囲の間にある、
     ビード外観検査装置。
  2.  前記グレーゾーンを示す値の範囲が、前記入力データから得られる値の上限値または下限値に対する相対値に基づいて設定される、
     請求項1に記載のビード外観検査装置。
  3.  前記グレーゾーンを示す値の範囲が、前記入力データから得られる値の絶対値に基づいて設定される、
     請求項1に記載のビード外観検査装置。
  4.  前記グレーゾーンを示す値の範囲が、少なくとも、第1のグレーゾーンを示す値の範囲と第2のグレーゾーンを示す値の範囲とに分割されており、
     前記第1のグレーゾーンを示す値の範囲と、前記第2のグレーゾーンを示す値の範囲とは、互いに範囲が重複しない、
     請求項1から請求項3のいずれか1項に記載のビード外観検査装置。
  5.  前記溶接ビードと、
     前記溶接ビードにおける、前記入力データから得られる値が前記グレーゾーンを示す値の範囲内に収まるグレー判定箇所とを、
     表示装置に重畳表示させる、
     請求項1から請求項3のいずれか1項に記載のビード外観検査装置。
  6.  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判定工程と、を有し、
     前記判定工程において、前記入力データから得られる値が、良品ゾーンを示す値の範囲と、グレーゾーンを示す値の範囲と、不良品ゾーンを示す値の範囲のうち、いずれに属するかを判定し、
     前記グレーゾーンを示す値の範囲は、前記良品ゾーンを示す値の範囲と前記不良品ゾーンを示す値の範囲の間にある、
     ビード外観検査方法。
  7.  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判定工程と、を実行させるためのプログラムであって、
     前記判定工程において、前記入力データから得られる値が、良品ゾーンを示す値の範囲と、グレーゾーンを示す値の範囲と、不良品ゾーンを示す値の範囲のうち、いずれに属するかを判定し、
     前記グレーゾーンを示す値の範囲は、前記良品ゾーンを示す値の範囲と前記不良品ゾーンを示す値の範囲の間にある、
     プログラム。
  8.  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判定部と、を備えるビード外観検査システムであって、
     前記判定部は、前記入力データから得られる値が、良品ゾーンを示す値の範囲と、グレーゾーンを示す値の範囲と、不良品ゾーンを示す値の範囲のうち、いずれに属するかを判定し、前記グレーゾーンを示す値の範囲は、前記良品ゾーンを示す値の範囲と前記不良品ゾーンを示す値の範囲の間にある、
     ビード外観検査システム。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114298964A (zh) * 2021-10-08 2022-04-08 厦门微亚智能科技有限公司 一种锂电池模组busbar焊缝外观检测算法及系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000167666A (ja) * 1998-12-04 2000-06-20 Hitachi Ltd 自動溶接及び欠陥補修方法並びに自動溶接装置
JP2013022597A (ja) * 2011-07-15 2013-02-04 Jfe Steel Corp ラップシーム溶接部の溶接良否判定方法および溶接良否判定装置
JP2017148841A (ja) * 2016-02-24 2017-08-31 株式会社東芝 溶接処理システム及び溶接不良検知方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2770570B2 (ja) * 1992-06-29 1998-07-02 松下電器産業株式会社 溶接用ロボット
EP3218133B1 (en) * 2014-11-10 2021-04-14 Lincoln Global, Inc. System and method for monitoring weld quality

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000167666A (ja) * 1998-12-04 2000-06-20 Hitachi Ltd 自動溶接及び欠陥補修方法並びに自動溶接装置
JP2013022597A (ja) * 2011-07-15 2013-02-04 Jfe Steel Corp ラップシーム溶接部の溶接良否判定方法および溶接良否判定装置
JP2017148841A (ja) * 2016-02-24 2017-08-31 株式会社東芝 溶接処理システム及び溶接不良検知方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114298964A (zh) * 2021-10-08 2022-04-08 厦门微亚智能科技有限公司 一种锂电池模组busbar焊缝外观检测算法及系统

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