WO2023068055A1 - 溶接監視方法及び溶接監視装置、並びに積層造形方法及び積層造形装置 - Google Patents

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WO2023068055A1
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welding
contour
arc light
molten pool
defect
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PCT/JP2022/037315
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保人 片岡
伸志 佐藤
碩 黄
栄一 田村
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株式会社神戸製鋼所
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    • B23K31/00—Processes relevant to this subclass, specially adapted for particular articles or purposes, but not covered by only one of the preceding main groups
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B33—ADDITIVE MANUFACTURING TECHNOLOGY
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    • B33Y30/00—Apparatus for additive manufacturing; Details thereof or accessories therefor
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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    • B33Y50/00—Data acquisition or data processing for additive manufacturing
    • B33Y50/02—Data acquisition or data processing for additive manufacturing for controlling or regulating additive manufacturing processes
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    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P10/00—Technologies related to metal processing
    • Y02P10/25—Process efficiency

Definitions

  • the present invention relates to a welding monitoring method and a welding monitoring device, as well as a layered manufacturing method and a layered manufacturing device.
  • welding defects are detected according to the state of the molten pool while making the molten pool correspond to the groove, the positional relationship with the bead adjacent to the molten pool, or the bead shape. A judgment is made.
  • the image of the groove and the adjacent bead is not clearly displayed due to the large difference in brightness from the arc light, and the position and shape of the molten pool may be misidentified. As a result, it may become difficult to monitor the welding state accurately.
  • lamination manufacturing in which a plurality of bead layers are laminated to produce a lamination-molded article, there is no reference object such as the above-described bevel that can specify the position. Therefore, the state of the molten pool cannot be accurately grasped, and it has been difficult to confirm the occurrence of welding defects from images captured during welding.
  • the present invention provides a welding defect monitoring method, a welding defect monitoring device, a layered manufacturing method, and a layered manufacturing method that can confirm the occurrence of a welding defect from a captured image of a welded portion without using an existing bead or the like around the welded portion as a reference.
  • An object of the present invention is to provide a molding apparatus.
  • a welding monitoring method for monitoring a welding state using image information obtained by imaging a weld during arc welding An image acquisition step of acquiring image information in which the molten pool generated in the welded portion and the arc light for melting the filler material are displayed; a contour extraction step of extracting a contour of at least one of the molten pool and the arc light from the image information; an index calculation step of obtaining a shape index according to the distortion of the extracted contour; a defect determination step of determining the occurrence of welding defects according to the shape index;
  • a weld monitoring method comprising: (2) A layered manufacturing method for manufacturing a modeled object composed of multiple layers of weld beads by laminating weld beads formed by melting and solidifying a filler material, When forming the weld bead, monitoring the welding state of the weld bead by the welding monitoring method according to (1); Additive manufacturing method.
  • a welding monitoring device for monitoring a welding state using image information obtained by imaging a weld during arc welding, An image acquisition unit that acquires image information in which the molten pool generated in the welded portion and the arc light that melts the filler material are displayed; a contour extraction unit that extracts a contour of at least one of the molten pool and the arc light from the image information; an index calculation unit that obtains a shape index according to the distortion of the extracted contour; a defect determination unit that determines the occurrence of welding defects according to the shape index;
  • a welding monitoring device comprising: (4) A layered manufacturing apparatus for manufacturing a modeled object composed of multiple layers of welding beads by laminating welding beads formed by melting and solidifying a filler material, When forming the weld bead, monitoring the welding state of the weld bead by the welding monitoring device according to (3). Additive manufacturing equipment.
  • the occurrence of welding defects can be confirmed from the captured image of the welded portion without using the existing bead or the like around the welded portion as a reference.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a layered manufacturing apparatus.
  • FIG. 2 is a schematic explanatory diagram showing how an imaging unit captures an image of a welded portion where a welding bead is formed.
  • FIG. 3 is a schematic diagram showing a captured image captured by the imaging unit.
  • FIG. 4 is a schematic block diagram of the control unit. 5 is a functional block diagram of a control unit shown in FIG. 4.
  • FIG. FIG. 6 is a flow chart showing the procedure of the first welding monitoring method.
  • FIG. 7A is an explanatory diagram schematically showing the shape of arc light at the tip of the welding torch.
  • FIG. 7B is a graph showing the distribution of the distance from the center point of the arc light shown in FIG.
  • FIG. 8A is an explanatory diagram schematically showing another shape of arc light at the tip of the welding torch.
  • FIG. 8B is a graph showing the distribution of the distance from the center point of the arc light shown in FIG. 8A to the contour of the arc light with respect to the azimuth angle around the center point.
  • FIG. 9 is a schematic perspective view showing a process of forming a new welding bead adjacent to an existing welding bead.
  • FIG. 10A is a captured image of a weld when a new weld bead is formed at a position adjacent to an existing weld bead.
  • FIG. 10A is a captured image of a weld when a new weld bead is formed at a position adjacent to an existing weld bead.
  • FIG. 10B is an explanatory diagram showing a main part of the captured image shown in FIG. 10A.
  • FIG. 11A is a captured image of a welded portion when a new weld bead is formed at a position closer to the existing weld bead than in the case shown in FIG. 10A.
  • FIG. 11B is an explanatory diagram showing a main part of the captured image shown in FIG. 11A.
  • FIG. 12 is a schematic view of a bead cross section when a new welding bead is formed at a position relatively distant from the existing welding bead shown in FIG. 10A.
  • FIG. 13 is a schematic view of a bead cross section when a new welding bead is formed at a position relatively close to the existing welding bead shown in FIG.
  • FIG. 14 is a graph schematically showing the amount of variation of the center point of the arc light over time.
  • FIG. 15 is a flow chart showing the procedure of the second welding monitoring method.
  • FIG. 16 is a schematic diagram showing the state of the arc light and the molten pool in the captured image.
  • FIG. 17A is a captured image of a weld when a new weld bead is formed at a position adjacent to an existing weld bead.
  • FIG. 17B is an explanatory diagram showing a main part of the captured image shown in FIG. 17A.
  • FIG. 18A is a captured image of a welded portion when a new weld bead is formed at a position closer to the existing weld bead than in the case shown in FIG.
  • FIG. 18B is an explanatory diagram showing a main part of the captured image shown in FIG. 18A.
  • FIG. 19 is a graph schematically showing how the distance from the center point of the arc light to the outline of the molten pool changes with respect to the azimuth angle.
  • FIG. 20 is a graph schematically showing the variation over time of the distance to the contour of the molten pool.
  • FIG. 21 is a flow chart showing the procedure of the third welding monitoring method.
  • FIG. 22 is an explanatory diagram schematically showing the shape of the molten pool in the captured image.
  • FIGS. 23A to 23E are explanatory diagrams showing how the outline of the molten pool changes over time.
  • FIG. 24 is an explanatory diagram showing a specific example of extracting the shape index of the outline of the molten pool.
  • FIG. 25 is an explanatory diagram showing a calculation example of local curvature calculated from the contour of the molten pool in the captured image.
  • 26A and 26B are explanatory diagrams showing examples of contour shapes and local curvatures.
  • weld beads formed by melting and solidifying a filler material are laminated to manufacture a modeled product composed of multiple layers of weld beads.
  • a layered manufacturing apparatus will be described as an example.
  • the type of welding and the configuration of the welding device are not limited to this, and the welding device may be applied to various types of welding such as fillet welding and butt welding.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a layered manufacturing apparatus 100. As shown in FIG.
  • the layered manufacturing apparatus 100 includes a modeling unit 11 that laminates welding beads B to manufacture a modeled object, and a control unit 13 that controls each part of the modeling unit 11 .
  • the modeling unit 11 includes a welding robot 17 having a welding torch 15 on its tip axis, a robot driving unit 19 that drives the welding robot 17, and a filler material supply unit that supplies a filler material (welding wire) M to the welding torch 15. 21 and a welding power source 23 that supplies welding current and welding voltage to the welding torch 15 .
  • the modeling unit 11 also includes an imaging unit 25 having a camera that images the state of the welded portion.
  • the imaging unit 25 is provided in a portion on the distal end shaft side of the welding torch 15 or the welding robot 17 and images the vicinity of the distal end of the welding torch 15 .
  • the welding torch 15 is a gas metal arc welding torch that has a shield nozzle (not shown) and is supplied with a shield gas from the shield nozzle.
  • the arc welding method may be a consumable electrode type such as coated arc welding or carbon dioxide gas arc welding, or a non-consumable electrode type such as TIG welding or plasma arc welding, and is appropriately selected according to the layered product to be manufactured. be.
  • a contact tip is arranged inside the shield nozzle, and the contact tip holds the filler material M to which the melting current is supplied.
  • the welding torch 15 holds the filler material M and generates an arc from the tip of the filler material M in a shield gas atmosphere.
  • the welding robot 17 is an articulated robot.
  • a continuously supplied filler material M is supported at the tip of the welding torch 15 attached to the tip shaft of the robot arm.
  • the position and posture of the welding torch 15 can be arbitrarily three-dimensionally set within the range of degrees of freedom of the robot arm according to commands from the robot driving section 19 .
  • the welding robot 17 is not limited to a multi-joint robot, and may be in another form such as a Cartesian coordinate robot, a parallel link robot, or the like.
  • the filler material supply unit 21 includes a reel 27 around which the filler material M is wound.
  • the filler material M is sent from the filler material supply unit 21 to a feeding mechanism (not shown) attached to a robot arm or the like, and is fed to the welding torch 15 while being forwarded and reversed by the feeding mechanism as necessary. be.
  • any commercially available welding wire can be used as the filler material M.
  • MAG welding and MIG welding solid wire JIS Z 3312
  • high-strength steel and low-temperature steel arc welding flux-cored wire
  • filler metals M such as aluminum, aluminum alloys, nickel, nickel-based alloys, etc. can be used depending on the desired properties.
  • the robot drive unit 19 drives the welding robot 17 to move the welding torch 15, and melts the continuously supplied filler material M with an arc generated by the welding current and welding voltage from the welding power source unit 23.
  • a molding program based on the trajectory plan of the object to be manufactured is transmitted from the control unit 13 to the robot driving unit 19 .
  • the modeling program consists of a large number of instruction codes, and is created based on an appropriate algorithm according to various conditions such as the shape data (CAD data, etc.) of the layered product, the material, and the amount of heat input.
  • the shape model of the object according to the input shape data is divided into layers for each predetermined welding bead height, and the order of bead formation and welding conditions are determined so that each obtained layer is filled with the welding bead. Determine the bead formation procedure such as. Then, this bead formation procedure is made into a modeling program.
  • the created modeling program is stored in the control unit 13 (storage unit 45 to be described later), and is output from the control unit 13 to the robot driving unit 19 when an output request is received from the robot driving unit 19 .
  • the robot drive unit 19 executes the received modeling program to drive each unit such as the welding robot 17, filler material supply unit 21 and welding power supply unit 23, and forms the welding bead B based on the trajectory plan. That is, the robot driving unit 19 drives the welding robot 17 to move the welding torch 15 along the trajectory (bead forming trajectory) of the welding torch 15 set in the trajectory plan. At the same time, the filler material supply unit 21 and the welding power supply unit 23 are driven according to the set welding conditions, and the filler material M at the tip of the welding torch 15 is melted and solidified by the arc. As a result, a weld bead B is formed on the base plate 29 along the track of the welding torch 15 .
  • the weld bead B forms a weld bead layer with a group of weld beads adjacent to each other, and the next weld bead layer is laminated on this weld bead layer, thereby forming a desired three-dimensional modeled object. be.
  • FIG. 2 is a schematic explanatory diagram showing how the imaging unit 25 images the welded portion 31 in which the welding bead B is formed. While moving along the welding direction WD together with the welding torch 15, the imaging unit 25 captures the arc light 33 of the arc generated at the welded portion 31 and the molten pool 35 made of the molten metal in which the filler material M is melted by the arc. Take an image.
  • the imaging unit 25 is composed of a camera having a camera body having a CCD or CMOS type imaging element and a lens using an appropriate filter such as an ND filter or a narrow band filter, and removes noise by filtering. It is possible to acquire images with a wide dynamic range from low luminance to high luminance.
  • the imaging unit 25 may be provided with a plurality of cameras, and may generate a captured image by combining imaging information from the plurality of cameras.
  • FIG. 3 is a schematic diagram showing a captured image captured by the imaging unit 25.
  • the captured image 37 captured by the imaging unit 25 includes the filler material M projected from the welding torch 15, the arc light 33 of the arc generated at the tip 39 of the filler material M, and the arc light 33 formed below the filler material M.
  • a molten pool 35 is projected.
  • the imaging unit 25 may be an IR (infrared) camera (thermography), or may be configured to use an IR camera in combination.
  • FIG. 4 is a schematic block diagram of the control unit 13.
  • the control unit 13 includes a processor 41 such as a CPU or MPU, a memory 43 such as a ROM or RAM, a storage unit 45 such as an SSD (Solid State Drive) or a hard disk drive, an input unit 47, an input/output interface 49, an image processing unit 51, It is a computer device including a display unit 53, a communication unit 55, and the like.
  • the storage unit 45 stores the molding program described above and various reference values for judging the occurrence of welding defects, details of which will be described later.
  • the input unit 47 is an input device such as a keyboard, mouse, input operation panel, etc., and information is input from the operator as necessary.
  • the input/output interface 49 is connected to the imaging unit 25, the filler material supply unit 21, the robot driving unit 19, and the welding power supply unit 23 described above, and information is transmitted to each unit according to commands from the processor 41.
  • the image processing unit 51 performs image processing on the captured image 37 captured by the imaging unit 25, and extracts the arc light 33, the outline of the molten pool 35, and the like, which will be described later in detail.
  • the image processing unit 51 is preferably a dedicated processing circuit using a GPU (Graphics Processing Unit) or the like, but the processor 41 may perform image processing.
  • the display unit 53 is configured by a display medium such as a liquid crystal display, and displays various kinds of information such as an image captured by the imaging unit 25, information on welding conditions such as welding paths and welding conditions, and information on determination results of welding defects to be described in detail later. Information can be displayed.
  • the communication unit 55 performs information communication between the control unit 13 and the outside.
  • the control unit 13 may be configured such that the functions of the respective units described above are provided in another computer device such as a server located apart from the modeling unit 11 and controlled by the computer device.
  • various control signals are input/output from other remote computer devices from the communication unit 55 via communication means such as a network.
  • FIG. 5 is a functional block diagram of the controller 13 shown in FIG.
  • the control unit 13 realizes the functions of the image acquisition unit 61, the contour extraction unit 63, the index calculation unit 65, and the defect determination unit 67 by the configuration of each unit described above. The details of the functions of these units will be described later.
  • FIG. 6 is a flow chart showing the procedure of the first welding monitoring method. Each procedure will be described below with reference to FIGS. 2 to 5 as well.
  • the image acquisition unit 61 captures an image of the welded part 31 during welding shown in FIG. , and the molten pool 35 in which the filler material M is melted (step S11, hereinafter referred to as S11).
  • the contour extraction unit 63 extracts the portion of the arc light 33 from the acquired captured image 37 and obtains the contour of the arc light 33 (S12).
  • the contour of the arc light 33 that is, the coordinates of the contour of the arc light 33 in the captured image 37 (coordinates of pixels at a plurality of points on the contour, but may be an approximation of a line representing the contour) are It is obtained by appropriate image processing by the image processing unit 51, and edge detection may be used, for example.
  • the index calculator 65 calculates a shape index corresponding to the distortion of the extracted contour (S13).
  • the shape index here means the center point Oa of the arc light 33 obtained from the contour of the arc light 33 shown in FIG. It includes any of the goodness of fit when the shape of is fitted with a model curve (for example, an ellipse, etc.).
  • the defect determination unit 67 determines the occurrence of welding defects, which indicates the presence or absence of welding defects or their degree, according to the shape index obtained by the index calculation unit 65 (S14). The procedure for judging this welding defect will be described below.
  • FIG. 7A is an explanatory view schematically showing the shape of the arc light 33 at the tip of the welding torch
  • FIG. 7B shows the distance r from the center point Oa of the arc light 33 shown in FIG. It is a graph which shows distribution with respect to the azimuth angle (theta) about Oa.
  • the azimuth angle .theta. is set clockwise in FIG. 7A with 0.degree. at the upper side and 180.degree.
  • the center point Oa of the arc light 33 is obtained by subjecting the captured image 37 to image processing such as binarization processing and edge processing to extract the area of the arc light 33, and the barycentric position of that area (pixel area) is defined as the center point Oa. Define.
  • the center point Oa is not limited to the position of the center of gravity, and may be defined by other methods.
  • the coordinate values (X, Y) of the area of the arc light 33 the horizontal maximum value Xmax and minimum value Xmin, the vertical maximum value Ymax and the vertical minimum value Ymin are obtained in the captured image. and the minimum value (Xmax-Xmin)/2, (Ymax-Ymin)/2), that is, the geometric center point may be used as the coordinates of the center point Oa.
  • the outline of the arc light 33 has a line-symmetrical shape about the welding line Lw passing through the center point Oa of the arc light 33 and indicating the welding direction WD.
  • the shape of the arc light 33 may be distorted from the substantially elliptical shape as described above depending on the welding conditions.
  • 8A is an explanatory view schematically showing the shape of another arc light 33 at the tip of the welding torch, and FIG. 8B shows the distance from the center point Oa of the arc light 33 shown in FIG. 2 is a graph showing a distribution with respect to azimuth angle ⁇ around point Oa.
  • the contour of the arc light 33 is distorted from a line-symmetric shape centered on the welding line Lw passing through the center point Oa of the arc light 33 and indicating the welding direction WD.
  • This distortion of the arc light 33 is caused by being affected by adjacent welding beads.
  • FIG. 9 is a schematic perspective view showing a process of forming a new welding bead B adjacent to the existing welding bead B0.
  • FIG. 10A is a captured image of a welded portion when a new weld bead B is formed at a position adjacent to the existing weld bead B0.
  • FIG. 10B is an explanatory diagram showing a main part of the captured image shown in FIG. 10A.
  • FIG. 11A is a captured image of a welded portion when a new weld bead B is formed at a position closer to the existing weld bead B0 than in the case shown in FIG. 10A.
  • FIG. 11B is an explanatory diagram showing a main part of the captured image shown in FIG. 11A.
  • FIGS. 10A and 10B when a new weld bead B is formed at a position relatively distant from the existing weld bead B0, the arc is not attracted to the existing weld bead B0, and as shown in FIG. Maintain a roughly elliptical shape.
  • FIGS. 11A and 11B when a new welding bead B is formed at a position relatively close to the existing welding bead B0, the arc is attracted to the existing welding bead B0, and the shape of the arc light 33 is distorted. Due to the difference in the distance between the existing welding bead B0 and the newly installed welding bead B, the occurrence of welding defects differs.
  • FIG. 12 is a schematic diagram of a bead cross section when a new welding bead B is formed at a position relatively distant from the existing welding bead B0 shown in FIG. 10A.
  • a blowhole (pore) DF is generated between the existing welding bead B0 and the newly installed welding bead B.
  • Such welding defects are considered to occur because the molten metal does not sufficiently flow between the adjacent beads during bead formation and solidifies, resulting in the generation of unwelded portions.
  • FIG. 13 is a schematic diagram of a bead cross section when a new welding bead B is formed at a position relatively close to the existing welding bead B0 shown in FIG. 11A.
  • the existing welding bead B0 and the newly installed welding bead B are close to each other, and as a result, they are fused, and there is no weld defect such as a blowhole between them.
  • the shape index representing the shape of the arc light 33 is monitored, and the abnormal behavior of the shape index (state with little distortion) is monitored. They are extracted as signs of defect occurrence candidates.
  • the area of the arc light 33 in the captured image 37 is extracted by image processing, and the contour and center point Oa of the area (pixel area) of the arc light 33 are obtained.
  • the determined contour shape is evaluated by determining the relationship between the azimuth angle ⁇ and the distance r shown in FIGS. 7B and 8B.
  • Appropriate parameters such as a specific contour position, the absolute value of the distance r in the area, and the amount of change with respect to the azimuth angle ⁇ can be used for this determination, and determination can also be made by combining each parameter.
  • the variation amount due to the time transition of the center point Oa of the arc light 33 is calculated, and when the variation amount is equal to or greater than a predetermined threshold value (reference variation amount), that is, when the arc light 33 is disturbed, welding is performed. It may be determined that there has been an indication that a defect has occurred. By doing so, the robustness of the determination result can be obtained, and the welding defect detection sensitivity can be easily adjusted by the threshold value.
  • FIG. 14 is a graph schematically showing the amount of variation of the center point Oa of the arc light 33 over time.
  • a welding defect has occurred in the area where the reference variation TH1 or greater has occurred.
  • This determination is not limited to the center point Oa of the arc light 33, but may be the curvature of the contour of the arc light 33, or the degree of matching between the shape of the arc light 33 and the model curve (eg, ellipse, etc.). .
  • the shape change of the arc light 33 can be detected with high sensitivity, and the detection accuracy of the welding defect can be improved.
  • the degree of deviation from the normal state is a sign of abnormality.
  • a predetermined welding pass in which sound welding was performed among the welding passes of the welding plan is treated as a welding defect. It is set as a reference path that serves as a criterion for judgment.
  • the shape index of the reference pass is compared with the shape index of another welding pass that is common to the welding conditions of the reference pass, and the existence or degree of welding defects is determined according to the difference between the shape indices.
  • the welding conditions here can include various conditions such as welding current, welding voltage, feed rate of filler material, welding speed, torch angle, pitch, presence or absence of weaving.
  • Examples of the above-described comparison of the shape indices include comparison of the maximum amount of variation, comparison of the frequency of exceeding a threshold value, and the like. Also, whether or not the welding was performed soundly may be determined by verification of the captured image, or may be determined by verification from other measurement data such as the welding current, the welding voltage, and the profile of the bead shape. Furthermore, at the time the trajectory plan is created, predicted values may be prepared in advance by simulation of temperature prediction, deformation prediction, etc., and the determination may be made by comparing with the predicted values.
  • weld beads having signs of defect occurrence can be identified by comparing weld beads in a weldment without preparing a database of defect occurrence conditions in advance.
  • the characteristic shape index of the arc light 33 can be extracted from the contour of the arc light 33, and the occurrence of welding defects can be determined from the obtained shape index.
  • this welding monitoring method it is possible to non-destructively identify a place where a weld defect is likely to exist, and to determine the presence or absence or degree of occurrence of a weld defect over the entire range of the welded product. Moreover, it is possible to determine the occurrence of welding defects in real time during welding. As a result, it can be used for process review such as correction of welding conditions, and for quality assurance of welded products (modeled products).
  • FIG. 15 is a flow chart showing the procedure of the second welding monitoring method.
  • the image acquisition unit 61 captures an image of the welded part 31 during welding shown in FIG. , and the molten pool 35 in which the filler material M is melted are obtained (S21).
  • the contour extracting section 63 extracts the arc light 33 portion from the captured image 37 to obtain the contour of the arc light 33, and calculates the center point Oa of the arc light 33 from the obtained contour. calculate. Further, the contour extracting section 63 extracts the region of the molten pool 35 from the acquired captured image 37 to obtain the contour of the molten pool 35 (S22). The contour of the arc light 33, the center point Oa, and the contour of the molten pool 35 are obtained by the above-described image processing by the image processing section 51 (see FIG. 4).
  • the index calculator 65 calculates a shape index according to the distortion of the contour of the extracted molten pool 35 (S23).
  • the shape index here includes the distance from the center point Oa of the arc light 33 to the contour of the molten pool 35 obtained from the contour of the arc light 33 shown in FIG.
  • the distance from the center point Oa of the arc light 33 as a shape index to the contour of the molten pool 35 is the representative position of the contour of the molten pool 35 (for example, a position near the existing welding bead) and the center point of the arc light 33. It is good also as the distance between Oa.
  • the distance between each of a plurality of points extracted as the outline of the molten pool 35 and the central point Oa of the arc light 33 may be obtained. This distance may be calculated for each azimuth angle ⁇ around the center point of the arc light 33. Alternatively, the distance may be calculated continuously for a certain period of time, and the variation of the distance with time transition may also be calculated. good too.
  • FIG. 16 is a schematic diagram showing the appearance of the arc light 33 and the molten pool 35 in the captured image 37.
  • the outline of the weld pool 35 is symmetrical about the weld line Lw as shown in FIG. 10B. Rather, it is preferable to have a shape that is biased with respect to the weld line Lw as shown in FIG. 11B. In that case, as shown in FIG. 13, as a result, no unwelded welding defects occur, and high-quality welding can be performed.
  • the index calculation unit 65 obtains the distribution of the distance ra from the center point Oa of the arc light 33 to the contour of the molten pool 35 shown in FIG. 16 with respect to the azimuth angle ⁇ around the center point Oa. Then, the defect determination unit 67 determines the possibility that a welding defect has occurred as the contour of the molten pool 35 approaches a line symmetrical shape around the welding line Lw passing through the center point Oa of the arc light 33 and indicating the welding direction WD. is determined to be high.
  • FIG. 17A is a captured image of a welded portion when a new weld bead B is formed at a position adjacent to the existing weld bead B0.
  • FIG. 17B is an explanatory diagram showing a main part of the captured image shown in FIG. 17A.
  • FIG. 18A is a captured image of a welded portion when a new weld bead B is formed at a position closer to the existing weld bead B0 than in the case shown in FIG. 17A.
  • FIG. 18B is an explanatory diagram showing a main part of the captured image shown in FIG. 18A.
  • FIGS. 17A and 17B when a new weld bead B is formed at a position relatively distant from the existing weld bead B0, the contour of the weld pool 35 is not affected by the existing weld bead B0. Maintain a roughly elliptical shape.
  • FIGS. 18A and 18B when a new weld bead B is formed at a position relatively close to the existing weld bead B0, the contour of the molten pool 35 is changed due to remelting of the existing weld bead B0. and the portion near the existing welding bead B0 is distorted.
  • the shape index of the molten pool 35 is monitored as an index for determining whether or not the molten metal has sufficiently flowed between the welding beads, and an abnormal behavior of the shape index (a state with little distortion) is identified as a defect occurrence candidate. extract as a sign of
  • Appropriate parameters such as a specific contour position, the absolute value of the distance ra in the area, and the amount of change with respect to the azimuth angle ⁇ can be used for this determination, and determination can also be made by combining each parameter.
  • FIG. 19 is a graph schematically showing how the distance ra from the center point of the arc light 33 to the contour of the molten pool 35 changes with respect to the azimuth angle ⁇ .
  • the distribution of the distance ra illustrated in FIG. 19 shows a change in the distance ra (a local depression caused by a decrease in the distance ra) in the region close to the adjacent existing weld bead B0 when there is no sign of occurrence of a weld defect. ) is observed, but when there is a sign of occurrence of welding defects, it is generally constant regardless of the azimuth angle ⁇ . Therefore, if the occurrence of welding defects is determined from the distribution profile of the distance ra, the existence or degree of welding defects can be distinguished. In this case, since the distance ra is calculated at multiple points on the contour, even if the local detection position accuracy is not sufficient, the detection results at other points can be used to make a decision without lowering the reliability. can.
  • the welding state becomes a transitional state, and welding defects may occur.
  • the shape of the edge of the molten pool 35 is not stable on the side of the adjacent existing welding bead B0, and the contour of the molten pool 35 becomes uneven.
  • a recurring case is identified.
  • the shape of the molten pool 35 is not stable, it is presumed that the molten metal does not sufficiently flow to the toes of the adjacent beads, causing blowholes. Therefore, it is also possible to extract a sign of defect occurrence by setting a threshold value for the amount of variation accompanying the time transition of the distance ra. In this case, compared to the case of comparison using a simple distance threshold, determination can be made from the tendency of a plurality of times, so the robustness of the determination result can be obtained. Also, the defect detection sensitivity can be easily adjusted by the threshold value.
  • FIG. 20 is a graph schematically showing the variation of the distance ra to the contour of the molten pool 35 over time.
  • a predetermined standard variation TH2 it is determined that a welding defect has occurred in the region where the variation is greater than or equal to the standard variation TH2.
  • this determination is not limited to the distance ra to the contour of the molten pool 35, and may be the curvature of the contour of the molten pool 35. It may be the degree of conformity.
  • the degree of deviation from the normal state can be regarded as a sign of abnormality.
  • a predetermined welding pass in which sound welding has been performed among the welding passes of the welding plan is set as a reference pass that serves as a criterion for determining welding defects.
  • the shape index of the reference pass is compared with the shape index of another welding pass that is common to the welding conditions of the reference pass, and the existence or degree of welding defects is determined according to the difference between the shape indices.
  • the welding conditions here can include various conditions such as welding current, welding voltage, feed rate of filler material, welding speed, torch angle, pitch, presence or absence of weaving.
  • the comparison of the shape indices described above may be a comparison of the maximum variation amount or a comparison of the frequency exceeding the threshold.
  • whether or not the welding has been performed soundly may be determined by verifying the captured image, or may be determined by verifying other measurement data such as the welding current, the welding voltage, and the profile of the bead shape.
  • predicted values may be prepared in advance by simulation of temperature prediction, deformation prediction, etc., and the determination may be made by comparing with the predicted values.
  • weld beads having signs of defect occurrence can be identified by comparing weld beads in a weldment without preparing a database of defect occurrence conditions in advance.
  • this welding monitoring method it is possible to non-destructively identify locations where there is a possibility of unwelded defects, and to determine the presence or absence or degree of occurrence of welding defects over the entire range of the welded product. Moreover, it can be determined in real time during welding. As a result, it can be used for process review such as modification of molding conditions, and for quality assurance of molded objects.
  • the characteristic shape index of the molten pool 35 can be extracted from the contour of the molten pool 35, and the occurrence of welding defects can be determined from the obtained shape index.
  • FIG. 21 is a flow chart showing the procedure of the third welding monitoring method.
  • the image acquisition unit 61 captures an image of the welded portion 31 during welding shown in FIG. Image information is acquired (S31).
  • the contour extraction unit 63 extracts the region of the molten pool 35 from the acquired captured image 37 and obtains the contour of the molten pool 35 (S32).
  • the outline of the molten pool 35 is obtained by the above-described image processing by the image processing section 51 (see FIG. 4).
  • the index calculator 65 calculates a shape index according to the distortion of the contour of the extracted molten pool 35 (S33).
  • the shape index here means the change over time of any one of the curvature of the contour of the molten pool 35, the inclination of the tangent line in contact with the contour, the normal direction of the contour, the number of irregularities appearing on the contour, and the size of the irregularities. Including quantity.
  • FIG. 22 is an explanatory diagram schematically showing the shape of the molten pool 35 in the captured image. As shown in FIG. 9, the outline of the molten pool 35 is affected according to the distance from the adjacent weld bead B0 when there is an existing adjacent weld bead B0.
  • FIG. 23 is an explanatory diagram showing (A) to (E) how the outline of the molten pool 35 changes over time.
  • FIG. 23 shows the welding direction WD tip portion of the molten pool 35 during welding.
  • the contour of the tip of the molten pool 35 is changed from a smooth state to an existing welding bead (not shown) as shown in FIG. 23(B). side in the direction opposite to the welding direction WD. Then, as shown in (C) of FIG. 23, after further shrinking in the direction opposite to the welding direction, as shown in (D) of FIG.
  • the outline of the molten pool 35 may repeatedly change between protrusion and contraction over time.
  • the molten metal may not sufficiently flow into the space between the adjacent welding beads B0, and unwelded welding defects such as those shown in FIG. 12 may occur. is high. Therefore, it is monitored whether or not the uneven portion 71 is generated on the outline of the molten pool 35, and if it is generated, it is extracted as a sign that a welding defect has occurred, and the occurrence of the welding defect is determined.
  • FIG. 24 is an explanatory diagram showing a specific example of extracting the contour index of the molten pool 35.
  • a recess is formed near point P2, which is a part of the molten pool 35 .
  • the local curvature of the contour of the molten pool 35 changes more in the vicinity of the point P2 than in the vicinity of the points P1 and P3.
  • a portion where the local curvature of the contour has changed can be extracted as a sign of occurrence of a weld defect. This sign is obtained as a three-dimensional extraction area for the contour of the molten pool 35 continuously formed along the welding direction.
  • FIG. 25 is an explanatory diagram showing a calculation example of the local curvature calculated from the contour of the molten pool 35 in the captured image.
  • a captured image is subjected to mask processing such as a primary differential filter (for example, Prewitt operator) to extract edge components, and pixels with high edge strength are defined as edge pixels.
  • two-dimensional edge gradients are obtained for the extracted edge pixels.
  • the edge intensity E(x, y) at the edge pixel P(x, y) is obtained by equation (1)
  • the edge gradient ⁇ (x, y) is obtained by equation (2).
  • x and y mean coordinates of an orthogonal coordinate system on the plane of the captured image.
  • ⁇ x(x, y) and ⁇ y(x, y) are primary differential values in the x and y directions due to mask processing.
  • a circular local area A (x, y) having a radius rb centered on the edge pixel P (x, y) described above is set.
  • the local curvature ⁇ (x, y) at y) is obtained by equation (3).
  • NB is the number of front edge pixels in local region A
  • ⁇ A is the average edge gradient of these edge pixels.
  • 26A and 26B are explanatory diagrams showing examples of contour shapes and local curvatures.
  • the edge gradient ⁇ A of each edge pixel is substantially constant.
  • the value of the local curvature ⁇ (x,y) becomes smaller.
  • the curvature of the contour of the molten pool 35 in the local region is large, the variation in the edge gradient ⁇ A at each edge pixel increases.
  • the value of ⁇ (x,y) becomes large.
  • the local curvature ⁇ (x, y) obtained as described above serves as a shape index of the contour of the molten pool 35 .
  • the shape index is not limited to the amount of change in the local curvature ⁇ (x, y), but changes over time in any of the slope of the tangent line that contacts the contour, the normal direction of the contour, the number of irregularities appearing on the contour, and the size of the irregularities. It can be the amount.
  • the degree of deviation from the normal state can be taken as a sign of abnormality.
  • a predetermined number of welding can be performed soundly.
  • a welding pass is set as a reference pass that serves as a criterion for determining welding defects.
  • the shape index of the reference pass is compared with the shape index of another welding pass that is common to the welding conditions of the reference pass, and the presence or absence or degree of welding defects is determined according to the difference between the shape indices.
  • the above-described comparison of shape indexes and other effects are the same as in the first and second welding defect monitoring methods described above.
  • the characteristic shape index of the molten pool 35 is extracted from the contour of the molten pool 35, and the amount of change in the obtained shape index with time transition is obtained. Defect occurrence can be determined.
  • the shape index is extracted from the captured image by image processing, but it is also possible to extract it using a machine-learned model.
  • supervised learning is performed using a plurality of teacher data including a captured image including a molten pool and an arc image in arc welding and state-related information about the state of arc welding, and the image information of the captured image is input, and the state Build a machine learning model that outputs relevant information. Then, the captured image obtained by the camera is given to the machine learning model as an input, and the arc welding is controlled based on the state-related information output from the machine learning model.
  • Extracting shape indices from captured images using such machine-learned models makes it possible to accurately and reliably extract shape indices by capturing minute changes in captured information that would be overlooked by simple image processing. becomes.
  • the shape of the arc light, the shape of the molten pool, or both, without corresponding to the groove, the positional relationship with the bead adjacent to the molten pool, or the bead shape can be determined from the shape itself. Therefore, the accuracy of determination of welding defects is high, and the welding state can always be monitored stably.
  • a welding monitoring method for monitoring a welding state using image information obtained by imaging a weld during arc welding An image acquisition step of acquiring image information in which the molten pool generated in the welded portion and the arc light for melting the filler material are displayed; a contour extraction step of extracting a contour of at least one of the molten pool and the arc light from the image information; an index calculation step of obtaining a shape index according to the distortion of the extracted contour; a defect determination step of determining the occurrence of welding defects according to the shape index;
  • a weld monitoring method comprising: This weld monitoring method non-destructively identifies potential unwelded defect locations.
  • the shape index obtained in the index calculation step includes the center point of the arc light obtained from the arc light contour, the distance from the center point to the arc light contour, the curvature of the arc light contour, and the arc light contour.
  • the welding monitoring method according to (1) including any of: goodness of fit when shape is fitted with a model curve. According to this welding monitoring method, weld defects can be determined by using various characteristics of the arc light as signs of occurrence of the weld defects.
  • the contour of the arc light and the contour of the molten pool are extracted from the image information;
  • a weld defect can be determined according to a subtle change in the shape of the weld pool by determining the weld defect according to the distance from the center point of the arc light to the contour of the weld pool.
  • the distance is calculated for a plurality of mutually different directions around the center point of the arc light;
  • the defect determination step it is determined that the welding defect has occurred when the rate of change in the distance is always smaller than a predetermined reference rate of change in the distribution profile of the distances in a plurality of directions around the center point of the arc light.
  • the welding monitoring method according to (4). According to this welding monitoring method, the closer the distance from the center point of the arc light to the contour of the molten pool is, the more likely the welding defect is to occur around the center point of the arc light. Using this as a criterion, the occurrence of welding defects can be easily determined.
  • the welding defect occurs as the contour of the molten pool forward in the welding direction approaches a line symmetrical shape centered on the welding line passing through the center point of the molten pool and indicating the welding direction.
  • the contour extraction step the contour of the molten pool is extracted from the image information,
  • the welding monitoring method according to (1) wherein the shape index obtained in the index calculation step includes an amount of change over time of the contour of the molten pool. According to this welding monitoring method, weld defects are likely to occur when the molten pool behaves unstable. can.
  • the shape index obtained in the index calculation step includes the curvature of the contour of the molten pool, the inclination of the tangent line in contact with the contour, the normal direction of the contour, the number of unevenness appearing on the contour, and the size of the unevenness.
  • the welding monitoring method according to (11), wherein the amount of change over time is any one of: According to this weld monitoring method, weld defects can be determined by using various features of the weld pool profile as indications of weld defect occurrence.
  • the defect determination step setting a reference pass as a criterion for determining the welding defect among the welding passes of the welding plan; (1) comparing the shape index of the reference pass with a shape index of another welding pass that is common to the welding conditions of the reference pass, and determining the welding defect according to the difference between the shape indices;
  • the welding monitoring method according to any one of (13). According to this welding monitoring method, welded beads having signs of defect occurrence can be identified by comparing welding paths in a welded product without preparing a database of weld defect occurrence conditions in advance. Therefore, even if the case in which the welding defect occurs is not fully understood, the welding defect can be judged only by comparing with the normal state.
  • a layered manufacturing method for manufacturing a modeled object composed of multiple layers of weld beads by laminating weld beads formed by melting and solidifying a filler material A layered manufacturing method, wherein when forming the weld bead, the welding state of the weld bead is monitored by the welding monitoring method according to any one of (1) to (14). According to this layered manufacturing method, even in layered manufacturing where there is no reference object that can identify the position of the welding groove, etc., the occurrence and degree of welding defects can be accurately determined simply by grasping the state of the arc light or the molten pool. can be evaluated.
  • a welding monitoring device for monitoring a welding state using image information obtained by imaging a weld during arc welding, An image acquisition unit that acquires image information in which the molten pool generated in the welded portion and the arc light that melts the filler material are displayed; a contour extraction unit that extracts a contour of at least one of the molten pool and the arc light from the image information; an index calculation unit that obtains a shape index according to the distortion of the extracted contour; a defect determination unit that determines the occurrence of welding defects according to the shape index;
  • a welding monitoring device comprising: The weld monitoring device allows non-destructive identification of potential unwelded defects. In addition, it is possible to determine the occurrence of welding defects over the entire range of the welded product. In addition, real-time determination becomes possible during welding. Therefore, it can be used for process review such as correction of welding conditions, and for quality assurance of welded products (modeled products).
  • the contour extraction unit extracts the contour of the arc light from the image information
  • the shape index obtained by the index calculation unit is any one of the center point of the arc light obtained from the contour of the arc light, the distance from the center point to the contour of the arc light, and the curvature of the contour of the arc light.
  • the weld monitoring device of (16), comprising: According to this welding monitoring device, a weld defect can be determined by using various characteristics of the arc light as signs of occurrence of the weld defect.
  • the contour extraction unit extracts the contour of the arc light and the contour of the molten pool from the image information,
  • the welding monitoring device according to (16) wherein the shape index obtained by the index calculation unit includes a distance from the center point of the arc light to the contour of the molten pool, which is obtained from the contour of the arc light.
  • a weld defect can be determined by using various characteristics of the arc light as signs of occurrence of the weld defect.
  • the contour extraction unit extracts a contour of the molten pool from the image information,
  • the welding monitoring device according to (16) wherein the shape index obtained by the index calculation unit is an amount of change over time of the contour of the molten pool. According to this welding monitoring device, welding defects are likely to occur when the molten pool behaves unstable. can.
  • the welding state of the weld bead is monitored by the welding monitoring device according to any one of (16) to (19), Additive manufacturing equipment. According to this welding monitoring device, even in additive manufacturing where there is no reference object that can identify the position of the welding groove, etc., the occurrence and degree of welding defects can be accurately detected simply by grasping the state of the arc light or the molten pool. be evaluated.

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Abstract

溶接部周囲における既設のビード等を基準にすることなく、溶接部の撮像画像から溶接欠陥の発生を確認する。溶接監視方法は、溶接部に生じる溶融池と、溶加材を溶融させるアーク光とが映出された画像情報を取得する画像取得工程と、画像情報から、溶融池とアーク光とのうち少なくとも一方の輪郭を抽出する輪郭抽出工程と、抽出された輪郭の歪みに応じた形状指標を求める指標演算工程と、形状指標に応じて溶接欠陥の発生状況を判定する欠陥判定工程と、を備える。

Description

溶接監視方法及び溶接監視装置、並びに積層造形方法及び積層造形装置
　本発明は、溶接監視方法及び溶接監視装置、並びに積層造形方法及び積層造形装置に関する。
　アーク溶接においては、アークの発生状態、アークスポット付近で溶け出した溶融金属（溶融池）の状態等、様々な溶接状態を把握して、アーク溶接が適切になされていることを監視する技術が種々提案されている。例えば、溶接中の溶融池を撮像した撮像画像を用いて溶接状態を監視する技術が特許文献１に開示されている。
日本国特開２０１８－１９２５２４号公報
　一般に、アーク溶接中に溶接欠陥の発生を直接的に確認することは難しい。例えば、溶接物の内部欠陥を特定する手段として超音波探傷法があるが、溶接物表面の研磨が必要であり、表面の傾斜によっては欠陥由来のエコーを検出できない、等の問題がある。
　そのため、特許文献１のような溶融池の撮像画像を用いて溶接状態を監視する手法が提案されているが、その多くが開先のある溶接を前提としている。つまり、これまでの溶接状態を監視する技術では、溶融池を、開先、又は溶融池に隣接するビードとの位置関係、或いはビード形状と対応させながら、溶融池の状態に応じて溶接欠陥の判定を行うものとなっている。しかし、開先、隣接するビードの画像映像は、アーク光との輝度差が大きく鮮明に映出されておらず、溶融池の位置及び形状が誤認される場合が生じ得る。その結果、正確な溶接状態の監視が困難になるおそれがあった。
　また、複数のビード層を積層して積層造形物を作製する積層造形においては、上記した開先のような位置を特定できる基準物が存在しない。そのため、溶融池の状態を正確に把握できず、溶接中の撮像画像から溶接欠陥の発生を確認することは困難であった。
　そこで本発明は、溶接部周囲における既設のビード等を基準にすることなく、溶接部の撮像画像から溶接欠陥の発生を確認できる、溶接欠陥監視方法及び溶接欠陥監視装置、並びに積層造形方法及び積層造形装置を提供することを目的とする。
　本発明は下記の構成からなる。
（１）　アーク溶接中の溶接部を撮像した画像情報を用いて溶接状態を監視する溶接監視方法であって、
　前記溶接部に生じる溶融池と、溶加材を溶融させるアーク光とが映出された画像情報を取得する画像取得工程と、
　前記画像情報から、前記溶融池と前記アーク光とのうち少なくとも一方の輪郭を抽出する輪郭抽出工程と、
　抽出された前記輪郭の歪みに応じた形状指標を求める指標演算工程と、
　前記形状指標に応じて溶接欠陥の発生状況を判定する欠陥判定工程と、
を備える溶接監視方法。
（２）　溶加材を溶融及び凝固させて形成する溶着ビードを積層し、多層の溶着ビードから構成される造形物を製造する積層造形方法であって、
　前記溶着ビードを形成する際に、（１）に記載の溶接監視方法により前記溶着ビードの溶接状態を監視する、
積層造形方法。
（３）　アーク溶接中の溶接部を撮像した画像情報を用いて溶接状態を監視する溶接監視装置であって、
　前記溶接部に生じる溶融池と、溶加材を溶融させるアーク光とが映出された画像情報を取得する画像取得部と、
　前記画像情報から、前記溶融池と前記アーク光とのうち少なくとも一方の輪郭を抽出する輪郭抽出部と、
　抽出された前記輪郭の歪みに応じた形状指標を求める指標演算部と、
　前記形状指標に応じて溶接欠陥の発生状況を判定する欠陥判定部と、
を備える溶接監視装置。
（４）　溶加材を溶融及び凝固させて形成する溶着ビードを積層し、多層の溶着ビードから構成される造形物を製造する積層造形装置であって、
　前記溶着ビードを形成する際に、（３）に記載の溶接監視装置により前記溶着ビードの溶接状態を監視する、
積層造形装置。
　本発明によれば、溶接部周囲における既設のビード等を基準にすることなく、溶接部の撮像画像から溶接欠陥の発生を確認できる。
図１は、積層造形装置の概略構成図である。 図２は、溶着ビードが形成される溶接部を撮像部が撮像する様子を示す概略説明図である。 図３は、撮像部が撮像した撮像画像を示す模式図である。 図４は、制御部の概略的なブロック構成図である。 図５は、図４に示す制御部の機能ブロック図である。 図６は、第１の溶接監視方法の手順を示すフローチャートである。 図７Ａは、溶接トーチ先端のアーク光の形状を模式的に示す説明図である。 図７Ｂは、図７Ａに示すアーク光の中心点からアーク光の輪郭までの距離を、中心点回りの方位角に対する分布を示すグラフである。 図８Ａは、溶接トーチ先端の他のアーク光の形状を模式的に示す説明図である。 図８Ｂは、図８Ａに示すアーク光の中心点からアーク光の輪郭までの距離を、中心点回りの方位角に対する分布を示すグラフである。 図９は、既設の溶着ビードに隣接して新たに溶着ビードを形成する工程の様子を示す概略斜視図である。 図１０Ａは、既設の溶着ビードに隣接する位置で新たな溶着ビードを形成した場合の溶接部の撮像画像である。 図１０Ｂは、図１０Ａに示す撮像画像の要部を示す説明図である。 図１１Ａは、図１０Ａに示す場合よりも更に既設の溶着ビードに近い位置で新たな溶着ビードを形成した場合の溶接部の撮像画像である。 図１１Ｂは、図１１Ａに示す撮像画像の要部を示す説明図である。 図１２は、図１０Ａに示す既設の溶着ビードから比較的離れた位置で新たな溶着ビードを形成した場合のビード断面の模式図である。 図１３は、図１１Ａに示す既設の溶着ビードに比較的近い位置で新たな溶着ビードを形成した場合のビード断面の模式図である。 図１４は、アーク光の中心点の時間推移による変動量を模式的に示すグラフである。 図１５は、第２の溶接監視方法の手順を示すフローチャートである。 図１６は、撮像画像におけるアーク光と溶融池の様子を示す模式図である。 図１７Ａは、既設の溶着ビードに隣接する位置で新たな溶着ビードを形成した場合の溶接部の撮像画像である。 図１７Ｂは、図１７Ａに示す撮像画像の要部を示す説明図である。 図１８Ａは、図１７Ａに示す場合よりも更に既設の溶着ビードに近い位置で新たな溶着ビードを形成した場合の溶接部の撮像画像である。 図１８Ｂは、図１８Ａに示す撮像画像の要部を示す説明図である。 図１９は、方位角に対するアーク光の中心点から溶融池の輪郭までの距離の変化の様子を模式的に示すグラフである。 図２０は、溶融池の輪郭までの距離の時間推移による変動量を模式的に示すグラフである。 図２１は、第３の溶接監視方法の手順を示すフローチャートである。 図２２は、撮像画像における溶融池の形状を模式的に示す説明図である。 図２３は、溶融池の輪郭の時間推移による変化の様子を（Ａ）～（Ｅ）に示す説明図である。 図２４は、溶融池の輪郭の形状指標を抽出する具体例を示す説明図である。 図２５は、撮像画像中の溶融池の輪郭から計算する局所的な曲率の算出例を示す説明図である。 図２６は、輪郭形状と局所曲率の例を（Ａ），（Ｂ）に示す説明図である。
　以下、本発明の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
　ここでは、本発明に係る溶接監視方法を実施する溶接装置として、溶加材を溶融及び凝固させて形成する溶着ビードを積層し、多層の溶着ビードから構成される造形物の製造に供される積層造形装置を一例に説明する。しかし、溶接種類及び溶接装置の構成はこれに限らず、例えば、隅肉溶接、突き合わせ溶接等の各種の溶接に適用する溶接装置であってもよい。
＜積層造形装置の構成＞
　図１は、積層造形装置１００の概略構成図である。
　積層造形装置１００は、溶着ビードＢを積層して造形物を製造する造形部１１と、造形部１１の各部を制御する制御部１３とを備える。
　造形部１１は、先端軸に溶接トーチ１５を有する溶接ロボット１７と、溶接ロボット１７を駆動するロボット駆動部１９と、溶接トーチ１５へ溶加材（溶接ワイヤ）Ｍを供給する溶加材供給部２１と、溶接トーチ１５に溶接電流及び溶接電圧を供給する溶接電源部２３とを備える。
　また、造形部１１は、溶接部の状態を撮像するカメラを有した撮像部２５を備える。撮像部２５は、溶接トーチ１５又は溶接ロボット１７の先端軸側の部分に設けられ、溶接トーチ１５の先端付近を撮像する。
　溶接トーチ１５は、不図示のシールドノズルを有し、シールドノズルからシールドガスが供給されるガスメタルアーク溶接用のトーチである。アーク溶接法としては、被覆アーク溶接又は炭酸ガスアーク溶接等の消耗電極式、ＴＩＧ溶接又はプラズマアーク溶接等の非消耗電極式のいずれであってもよく、作製する積層造形物に応じて適宜選定される。例えば、消耗電極式の場合、シールドノズルの内部にはコンタクトチップが配置され、溶融電流が給電される溶加材Ｍがコンタクトチップに保持される。溶接トーチ１５は、溶加材Ｍを保持しつつ、シールドガス雰囲気で溶加材Ｍの先端からアークを発生する。
　溶接ロボット１７は、多関節ロボットである。ロボットアームの先端軸に取り付けた溶接トーチ１５の先端には、連続供給される溶加材Ｍが支持される。溶接トーチ１５の位置及び姿勢は、ロボット駆動部１９からの指令により、ロボットアームの自由度の範囲で３次元的に任意に設定可能になっている。溶接ロボット１７は、多関節ロボットに限らず、直角座標型ロボット、パラレルリンクロボット等の他の形態であってもよい。
　溶加材供給部２１は、溶加材Ｍが巻回されたリール２７を備える。溶加材Ｍは、溶加材供給部２１からロボットアーム等に取り付けられた繰り出し機構（不図示）に送られ、必要に応じて繰り出し機構により正逆送給されながら溶接トーチ１５へ送給される。
　溶加材Ｍとしては、あらゆる市販の溶接ワイヤを用いることができる。例えば、軟鋼，高張力鋼及び低温用鋼用のマグ溶接及びミグ溶接ソリッドワイヤ（ＪＩＳ Ｚ ３３１２）、軟鋼、高張力鋼及び低温用鋼用アーク溶接フラックス入りワイヤ（ＪＩＳ Ｚ ３３１３）等で規定される溶接ワイヤが利用可能である。さらに、アルミニウム、アルミニウム合金、ニッケル、ニッケル基合金等の溶加材Ｍを、求められる特性に応じて使用することができる。
　ロボット駆動部１９は、溶接ロボット１７を駆動して溶接トーチ１５を移動させるとともに、連続供給される溶加材Ｍを、溶接電源部２３からの溶接電流及び溶接電圧により発生させるアークで溶融させる。
　ロボット駆動部１９には、作製しようとする造形物の軌道計画に基づく造形プログラムが制御部１３から送信されてくる。造形プログラムは、多数の命令コードにより構成され、積層造形物の形状データ（ＣＡＤデータ等）、材質、入熱量等の諸条件に応じて、適宜なアルゴリズムに基づいて作成される。
　より具体的には、入力された形状データに応じた造形物の形状モデルを所定の溶着ビードの高さ毎に層分割し、得られた各層を溶着ビードで埋めるようにビード形成順、溶接条件等のビード形成手順を決定する。そして、このビード形成手順を造形プログラムにする。作成された造形プログラムは、制御部１３（後述する記憶部４５）に保存されて、ロボット駆動部１９からの出力要請があったときに、制御部１３からロボット駆動部１９に出力される。
　ロボット駆動部１９は、受信した造形プログラムを実行して、溶接ロボット１７、溶加材供給部２１及び溶接電源部２３等の各部を駆動し、軌道計画に基づいて溶着ビードＢを形成する。つまり、ロボット駆動部１９は、溶接ロボット１７を駆動して、軌道計画に設定された溶接トーチ１５の軌道（ビード形成軌道）に沿って溶接トーチ１５を移動させる。これとともに、設定された溶接条件に応じて溶加材供給部２１及び溶接電源部２３を駆動して、溶接トーチ１５の先端の溶加材Ｍをアークによって溶融、凝固させる。これにより、ベースプレート２９上に溶接トーチ１５の軌道に沿って溶着ビードＢが形成される。溶着ビードＢは、互いに隣接する溶着ビード群により溶着ビード層を形成し、この溶着ビード層の上に次層の溶着ビード層が積層されることで、所望の３次元形状の造形物が造形される。
　図２は、溶着ビードＢが形成される溶接部３１を撮像部２５が撮像する様子を示す概略説明図である。
　撮像部２５は、溶接トーチ１５と共に溶接方向ＷＤに沿って移動しながら、溶接部３１に発生するアークのアーク光３３、及びアークにより溶加材Ｍが溶解した溶融金属からなる溶融池３５とを撮像する。撮像部２５は、ＣＣＤ又はＣＭＯＳ型の撮像素子を有するカメラ本体と、ＮＤフィルタ、狭帯域フィルタ等の適宜なフィルタを併用したレンズとを備えたカメラで構成されており、フィルタリングによりノイズを除去し、低輝度から高輝度までダイナミックレンジの広い画像取得が可能となっている。撮像部２５は、複数台のカメラを備え、複数のカメラからの撮像情報を組み合わせて撮像画像を生成するものであってもよい。
　図３は、撮像部２５が撮像した撮像画像を示す模式図である。
　撮像部２５が撮像した撮像画像３７には、溶接トーチ１５から突出した溶加材Ｍと、溶加材Ｍの先端３９に生じるアークのアーク光３３と、溶加材Ｍの下方に形成された溶融池３５とが映出される。
　なお、撮像部２５は、可視光の検出以外にも、ＩＲ（赤外線）カメラ（サーモグラフィ）であってもよく、ＩＲカメラを併用する構成であってもよい。
　図４は、制御部１３の概略的なブロック構成図である。
　制御部１３は、ＣＰＵ、ＭＰＵ等のプロセッサ４１、ＲＯＭ，ＲＡＭ等のメモリ４３、ＳＳＤ（Solid State Drive），ハードディスクドライブ等の記憶部４５、入力部４７、入出力インターフェイス４９、画像処理部５１、表示部５３、通信部５５等を備えるコンピュータデバイスである。
　記憶部４５には、前述した造形プログラム、及び詳細を後述する溶接欠陥の発生状況を判定するための各種の基準値等が記憶されている。
　入力部４７は、キーボード、マウス、入力操作盤等の入力デバイスであり、必要に応じて操作者からの情報が入力される。
　入出力インターフェイス４９には、前述した撮像部２５、溶加材供給部２１、ロボット駆動部１９、溶接電源部２３が接続され、プロセッサ４１からの指令に応じて各部との情報伝達が行われる。
　画像処理部５１は、撮像部２５が撮像した撮像画像３７を画像処理して、詳細を後述するアーク光３３、溶融池３５の輪郭等を抽出する。画像処理部５１は、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等を用いた専用の処理回路が好ましいが、プロセッサ４１により画像処理するものであってもよい。
　表示部５３は、液晶ディスプレイ等の表示媒体により構成され、撮像部２５からの撮像画像、溶接パス、溶接条件等の溶接状況の情報、詳細を後述する溶接欠陥の判定結果の情報等、各種の情報が表示可能となっている。
　通信部５５は、制御部１３と外部との情報通信を行う。制御部１３は、上記した各部の機能を、造形部１１とは離隔して配置されたサーバー等の他のコンピュータデバイスに備えさせ、そのコンピュータデバイスにより制御する構成であってもよい。その場合、通信部５５からネットワーク等の通信手段を介して、遠隔地の他のコンピュータデバイスから各種の制御信号が入出力される。
　図５は、図４に示す制御部１３の機能ブロック図である。
　制御部１３は、上記した各部の構成によって、画像取得部６１と、輪郭抽出部６３と、指標演算部６５と、欠陥判定部６７とが有する各機能を実現する。これら各部の機能の詳細については後述する。
＜第１の溶接監視方法の手順＞
　次に、上記構成の積層造形装置１００を用いて、アーク溶接中の溶接部を撮像した画像情報を用いて溶接状態を監視する溶接監視方法の手順を説明する。
　図６は、第１の溶接監視方法の手順を示すフローチャートである。以下、各手順を図２～図５も参照しながら説明する。
　まず、画像取得部６１（図５参照）は、図２に示す溶接途中の溶接部３１を撮像し、図３に示すような、溶加材Ｍの先端３９に生じたアークのアーク光３３と、溶加材Ｍが溶融した溶融池３５とを含む撮像画像３７の画像情報を取得する（ステップＳ１１、以下、Ｓ１１と記す）。
　次に、輪郭抽出部６３（図５参照）は、取得した撮像画像３７から、アーク光３３の部分を抽出して、アーク光３３の輪郭を求める（Ｓ１２）。このアーク光３３の輪郭、つまり、撮像画像３７内におけるアーク光３３の輪郭の座標（輪郭上の複数点の画素の座標であるが、輪郭を表す線の近似式であってもよい）は、画像処理部５１による適宜な画像処理によって求められ、例えばエッジ検出を使用してよい。
　そして、指標演算部６５（図５参照）は、抽出された輪郭の歪みに応じた形状指標を算出する（Ｓ１３）。ここでいう形状指標とは、図３に示すアーク光３３の輪郭から求めるアーク光３３の中心点Ｏａ、その中心点Ｏａからアーク光３３の輪郭までの距離ｒ、輪郭の曲率Ｒ、アーク光３３の形状をモデル曲線（例えば、楕円等）でフィッティングした際の適合度のうち、いずれかを含む。
　欠陥判定部６７は、指標演算部６５で求めた形状指標に応じて、溶接欠陥の有無又はその程度を表す、溶接欠陥の発生状況を判定する（Ｓ１４）。この溶接欠陥の判定の手順を以下に説明する。
　図７Ａは、溶接トーチ先端のアーク光３３の形状を模式的に示す説明図、図７Ｂは、図７Ａに示すアーク光３３の中心点Ｏａからアーク光３３の輪郭までの距離ｒを、中心点Ｏａ回りの方位角θに対する分布を示すグラフである。ここで、方位角θは撮像画像における鉛直方向の上側を０°、下側を１８０°とし、図７Ａにおける時計回りに設定している。アーク光３３の中心点Ｏａは、撮像画像３７に二値化処理、エッジ処理等の画像処理を施してアーク光３３の領域を抽出し、その領域（画素領域）の重心位置を中心点Ｏａと定義する。
　中心点Ｏａは重心位置に限らず、他の方法により定義してもよい。例えば、アーク光３３の領域の座標値（Ｘ，Ｙ）について、撮像画像内での水平方向最大値Ｘmax及び最小値Ｘmin、垂直方向最大値Ｙmax及び最小値Ｙminをそれぞれ求め、各方向で最大値と最小値との間を二等分した中間点（Ｘmax－Ｘmin）／２，（Ｙmax－Ｙmin）／２）、つまり、幾何中心点を中心点Ｏａの座標としてもよい。
　図７Ｂに示すアーク光３３の中心点Ｏａからアーク光３３の輪郭までの距離ｒは、方位角θに応じて周期的に変化しており、アーク光３３の輪郭が略楕円形状であることを示している。つまり、アーク光３３の輪郭が、アーク光３３の中心点Ｏａを通り溶接方向ＷＤを示す溶接線Ｌｗを中心とした線対称形状になっている。
　アーク光３３の形状は、溶接状況によっては、上記のような略楕円形状から歪みを生じる場合がある。
　図８Ａは、溶接トーチ先端の他のアーク光３３の形状を模式的に示す説明図、図８Ｂは、図８Ａに示すアーク光３３の中心点Ｏａからアーク光３３の輪郭までの距離を、中心点Ｏａ回りの方位角θに対する分布を示すグラフである。
　図８Ａに示すように、アーク光３３の輪郭は、アーク光３３の中心点Ｏａを通り溶接方向ＷＤを示す溶接線Ｌｗを中心とした線対称形状から歪んでいる。このアーク光３３の歪みは、隣接する溶着ビードの影響を受けることで発生する。
　図９は、既設の溶着ビードＢ０に隣接して新たに溶着ビードＢを形成する工程の様子を示す概略斜視図である。
　溶着ビードＢを形成する際に、隣接して既設の溶着ビードＢ０が存在していると、溶接トーチ１５からのアークは既設の溶着ビードＢ０に誘引されて、アーク光３３の形状に偏りが発生する。
　以下に撮像画像を用いてアーク光３３の形状の変化の様子を説明する。
　図１０Ａは、既設の溶着ビードＢ０に隣接する位置で新たな溶着ビードＢを形成した場合の溶接部の撮像画像である。図１０Ｂは、図１０Ａに示す撮像画像の要部を示す説明図である。また、図１１Ａは、図１０Ａに示す場合よりも更に既設の溶着ビードＢ０に近い位置で新たな溶着ビードＢを形成した場合の溶接部の撮像画像である。図１１Ｂは、図１１Ａに示す撮像画像の要部を示す説明図である。
　図１０Ａ及び図１０Ｂに示すように、既設の溶着ビードＢ０から比較的離れた位置で新たな溶着ビードＢを形成した場合、アークは既設の溶着ビードＢ０へ誘引されず、図７Ａに示すような略楕円形状を維持する。
　一方、図１１Ａ及び図１１Ｂに示すように、既設の溶着ビードＢ０に比較的近い位置で新たな溶着ビードＢを形成した場合、アークは既設の溶着ビードＢ０へ誘引されて、アーク光３３の形状が歪む。
　このような既設の溶着ビードＢ０と新設の溶着ビードＢとの距離の違いにより、溶接欠陥の発生状況は異なる。
　図１２は、図１０Ａに示す既設の溶着ビードＢ０から比較的離れた位置で新たな溶着ビードＢを形成した場合のビード断面の模式図である。
　この場合、既設の溶着ビードＢ０と新設の溶着ビードＢとの間にブローホール（気孔）ＤＦが発生している。このような溶接欠陥は、ビード形成時に隣接するビード間に溶融金属が十分流れ込まずに凝固して、未溶着の部位が発生するために生じると考えられる。
　一方、図１３は、図１１Ａに示す既設の溶着ビードＢ０に比較的近い位置で新たな溶着ビードＢを形成した場合のビード断面の模式図である。
　図１３に示す場合、既設の溶着ビードＢ０と新設の溶着ビードＢとが近接した結果、融合して、双方の間にはブローホールのような溶接欠陥が存在しない。
　そこで、溶融金属が溶着ビード同士の間に十分に流し込めたか否かの判断指標として、アーク光３３の形状を表す形状指標を監視して、形状指標の異常な挙動（歪みの少ない状態）を欠陥発生候補の徴候として抽出する。例えば、撮像画像３７におけるアーク光３３の領域を、画像処理を施して抽出し、アーク光３３の領域（画素領域）の輪郭及び中心点Ｏａを求める。求めた輪郭の形状を、図７Ｂ，図８Ｂに示す方位角θと距離ｒとの関係を求めること等によって評価する。つまり、アーク光３３の輪郭が、アーク光３３の中心点Ｏａを通り溶接方向ＷＤを示す溶接線Ｌｗを中心とした線対称形状に近づくほど、溶接欠陥が生じた可能性が高いと判定する。この判定には、特定の輪郭位置、領域における距離ｒの絶対値、方位角θに対する変化量等、適宜なパラメータを用いること、及び各パラメータを組み合わせて判定することもできる。
　また、アーク光３３の形状が変化したときには、溶接状態が過渡状態となり、溶接欠陥が発生することもある。そこで、アーク光３３の中心点Ｏａの時間推移による変動量を算出し、その変動量が予め定めた閾値（基準変動量）以上である場合、即ち、アーク光３３に乱れが生じた場合に溶接欠陥が発生した徴候があったと判定してもよい。こうすることで、判定結果のロバスト性が得られ、溶接欠陥の検出感度を閾値によって簡便に調整できる。
　図１４は、アーク光３３の中心点Ｏａの時間推移による変動量を模式的に示すグラフである。
　アーク光３３の中心点Ｏａの位置が予め定めた基準変動量ＴＨ１以上となる場合には、その基準変動量ＴＨ１以上となった領域で溶接欠陥が発生したと判定する。
　この判定はアーク光３３の中心点Ｏａに限らず、アーク光３３の輪郭の曲率であってもよく、アーク光３３の形状とモデル曲線（例えば、楕円等）との適合度であってもよい。輪郭の曲率の変化、フィッティングの適合度を用いて溶接欠陥を判定することで、アーク光３３の形状変化を高い感度で検出でき、溶接欠陥の検出精度を高められる。
　一般に、溶接欠陥の発生等の異常の検知を行う場合、異常となるケースは正常時と比較して少ない。そこで、正常時を基準として、その状態からの乖離度合いを異常の徴候として捉えることもできる。例えば、予め複数の溶接パス、及び溶接パスの溶接条件を定めた溶接計画に基づいて溶接する場合には、溶接計画の溶接パスのうち、健全に溶接が行えた所定の溶接パスを、溶接欠陥の判定基準となる基準パスとして設定する。そして、その基準パスにおける形状指標と、基準パスの溶接条件と共通する他の溶接パスの形状指標とを比較して、形状指標同士の差に応じて溶接欠陥の有無又は程度を判定する。ここでいう溶接条件とは、溶接電流、溶接電圧、溶加材の送給速度、溶接速度、トーチ角度、ピッチ、ウィービングの有無等の各種の条件を含むことができる。
　上記した形状指標の比較には、例えば、最大変動量を比較すること、閾値を超える頻度を比較すること、等が挙げられる。また、健全に溶接ができたかどうかは、撮像画像の検証によって判定してもよく、溶接電流、溶接電圧、ビード形状のプロファイル等の他の計測データから検証して判定してもよい。さらに、軌道計画を作成した時点で、温度予測、変形予測等のシミュレーションによって予想値を予め用意しておき、その予想値と比較して判定してもよい。
　特に積層造形では、溶接条件の共通するパスを複数繰り返すことが多い。そのため、溶接条件が共通するパス同士でアーク光の形状指標を比較することで、基準パスの健全な状態から乖離する度合、又は突発的な異常現象を検出しやすくなる。また、欠陥発生条件のデータベースを予め用意しなくても、溶接物内の溶着ビード同士を比較して、欠陥発生の徴候を有する溶着ビードを特定できる。
　以上のように、アーク光３３の輪郭からアーク光３３の特徴的な形状指標を抽出し、得られた形状指標から溶接欠陥の発生状況を判定できる。そして、形状指標を求める演算を一定の時間間隔で連続的に行うことで、溶着ビードの積層中における形状指標の推移を把握でき、製造工程におけるトレーサビリティに供する情報を取得できる。
　よって、本溶接監視方法によれば、非破壊で溶接欠陥がありそうな場所を特定でき、溶接物の全範囲にわたって溶接欠陥の発生の有無又は程度を判定できる。しかも、溶接中にリアルタイムで溶接欠陥の発生状況を判定できる。これにより、溶接条件の修正等の工程見直し、及び溶接物（造形物）の品質保証にも活用できる。
＜第２の溶接監視方法の手順＞
　次に、溶融池の形状から溶接欠陥の発生状況を判定する手順を説明する。
　図１５は、第２の溶接監視方法の手順を示すフローチャートである。
　まず、画像取得部６１（図５参照）は、図２に示す溶接途中の溶接部３１を撮像し、図３に示すような、溶加材Ｍの先端３９に生じたアークのアーク光３３と、溶加材Ｍが溶融した溶融池３５とを含む撮像画像３７の画像情報を取得する（Ｓ２１）。
　次に、輪郭抽出部６３（図５参照）は、取得した撮像画像３７から、アーク光３３の部分を抽出してアーク光３３の輪郭を求め、求めた輪郭からアーク光３３の中心点Ｏａを算出する。また、輪郭抽出部６３は、取得した撮像画像３７から溶融池３５の領域を抽出して、溶融池３５の輪郭を求める（Ｓ２２）。このアーク光３３の輪郭、及び中心点Ｏａ、並びに溶融池３５の輪郭は、画像処理部５１（図４参照）による前述した画像処理によって求められる。
　そして、指標演算部６５（図５参照）は、抽出された溶融池３５の輪郭の歪みに応じた形状指標を算出する（Ｓ２３）。ここでいう形状指標とは、図３に示すアーク光３３の輪郭から求めるアーク光３３の中心点Ｏａから溶融池３５の輪郭までの距離を含む。
　ここで、形状指標としてのアーク光３３の中心点Ｏａから溶融池３５の輪郭までの距離は、溶融池３５の輪郭の代表位置（例えば既設の溶着ビードに近い位置）とアーク光３３の中心点Ｏａとの間の距離としてもよい。また、溶融池３５の輪郭として抽出された複数の点に対して、それぞれアーク光３３の中心点Ｏａとの間の距離を求めることであってもよい。この距離については、アーク光３３の中心点回りの方位角θごとに算出してもよく、また、一定時間連続で算出して、時間推移に伴う距離の変動も併せて算出することであってもよい。
　次に、欠陥判定部６７（図５参照）は、アーク光３３の中心点Ｏａと溶融池３５の輪郭との間の距離に応じて、溶接欠陥の発生状況を判定する（Ｓ２４）。
　図１６は、撮像画像３７におけるアーク光３３と溶融池３５の様子を示す模式図である。
　前述した図９に示すように、既設の溶着ビードＢ０に隣接して新たに溶着ビードＢを形成する際、溶融池３５の輪郭は、図１０Ｂに示すように溶接線Ｌｗを中心とした線対称であるよりは、図１１Ｂに示すように溶接線Ｌｗに対して偏りを有する形状であることが好ましい。その場合、図１３で示したように、結果として未溶着の溶接欠陥が発生せず、高品位な溶接が行える。
　そこで、指標演算部６５は、図１６に示すアーク光３３の中心点Ｏａから溶融池３５の輪郭までの距離ｒａについて、中心点Ｏａ回りの方位角θに対する分布を求める。そして、欠陥判定部６７は、溶融池３５の輪郭が、アーク光３３の中心点Ｏａを通り溶接方向ＷＤを示す溶接線Ｌｗを中心とした線対称形状に近づくほど、溶接欠陥が生じた可能性が高いと判定する。
　図１７Ａは、既設の溶着ビードＢ０に隣接する位置で新たな溶着ビードＢを形成した場合の溶接部の撮像画像である。図１７Ｂは、図１７Ａに示す撮像画像の要部を示す説明図である。また、図１８Ａは、図１７Ａに示す場合よりも更に既設の溶着ビードＢ０に近い位置で新たな溶着ビードＢを形成した場合の溶接部の撮像画像である。図１８Ｂは、図１８Ａに示す撮像画像の要部を示す説明図である。
　図１７Ａ及び図１７Ｂに示すように、既設の溶着ビードＢ０から比較的離れた位置で新たな溶着ビードＢを形成した場合、溶融池３５の輪郭は、既設の溶着ビードＢ０の影響を受けず、略楕円形状を維持する。一方、図１８Ａ及び図１８Ｂに示すように、既設の溶着ビードＢ０に比較的近い位置で新たな溶着ビードＢを形成した場合、溶融池３５の輪郭は、既設の溶着ビードＢ０の再溶融のために抜熱され、既設の溶着ビードＢ０に近い部分が歪んでいる。
　このような既設の溶着ビードＢ０と新設の溶着ビードＢとの距離の違いにより、溶接欠陥の発生状況は異なる。そこで、溶融金属が溶着ビード同士の間に十分に流し込めたか否かの判断指標として、溶融池３５の形状指標を監視して、形状指標の異常な挙動（歪みの少ない状態）を欠陥発生候補の徴候として抽出する。
　例えば、溶融池３５の輪郭が、アーク光３３の中心点Ｏａを通り溶接方向ＷＤを示す溶接線Ｌｗを中心とした線対称形状に近づくほど、溶接欠陥が生じた可能性が高いと判定する。この判定には、特定の輪郭位置、領域における距離ｒａの絶対値、方位角θに対する変化量等、適宜なパラメータを用いること、及び各パラメータを組み合わせて判定することもできる。
　図１９は、方位角θに対するアーク光３３の中心点から溶融池３５の輪郭までの距離ｒａの変化の様子を模式的に示すグラフである。
　図１９に例示する距離ｒａの分布は、溶接欠陥の発生の徴候がない場合には、隣接する既設の溶着ビードＢ０に近い領域において、距離ｒａの変化（距離ｒａの減少により生じる局所的な凹部）が認められるが、溶接欠陥の発生の徴候がある場合には、方位角θによらずに全体的に略一定となる。そこで、この距離ｒａの分布プロファイルから溶接欠陥の発生状況の判定を行えば、溶接欠陥の有無又は程度を区別できる。この場合、輪郭上の複数箇所で距離ｒａを算出しているので、局所的な検出位置精度が十分でなくても、他の箇所での検出結果を用いることで信頼性を低下させずに判定できる。
　また、溶融池３５の輪郭の形状が変化したときに溶接状態が過渡状態となり、溶接欠陥が発生することもある。溶融池３５の輪郭の挙動を観察すると、溶接欠陥が発生する場合には、隣接する既設の溶着ビードＢ０側で溶融池３５の端部の形状が安定せず、溶融池３５の輪郭に凹凸が繰り返し生じるケースが確認される。つまり、溶融池３５の形状が安定していない場合には、溶融金属が隣接するビードの止端まで十分流れずにブローホールを発生させることが推定される。そこで、距離ｒａの時間推移に伴う変動量に閾値を設けて、欠陥発生の徴候を抽出することもできる。この場合は、単純な距離の閾値で比較する場合に比べて複数時刻の傾向から判定できるため、判定結果のロバスト性が得られる。また、欠陥検出感度を閾値によって簡便に調整できる。
　図２０は、溶融池３５の輪郭までの距離ｒａの時間推移による変動量を模式的に示すグラフである。
　距離ｒａの変動量が予め定めた基準変動量ＴＨ２以上となる場合には、その基準変動量ＴＨ２以上となった領域で溶接欠陥が発生したと判定する。
　なお、この判定は溶融池３５の輪郭までの距離ｒａに限らず、溶融池３５の輪郭の曲率であってもよく、溶融池３５の形状をモデル曲線（例えば、楕円等）でフィッティングした際の適合度であってもよい。輪郭の曲率の変化、フィッティングの適合度を用いて判定することで、溶融池３５の形状変化を高い感度で検出でき、溶接欠陥の検出精度が高められる。
　また、第１の溶接欠陥監視方法の場合と同様に、正常時を基準として、その状態からの乖離度合いを異常の徴候として捉えることもできる
　つまり、予め複数の溶接パス、及び溶接パスの溶接条件を定めた溶接計画に基づいて溶接する場合には、溶接計画の溶接パスのうち、健全に溶接が行えた所定の溶接パスを溶接欠陥の判定基準となる基準パスとして設定する。そして、その基準パスにおける形状指標と、基準パスの溶接条件と共通する他の溶接パスの形状指標とを比較して、形状指標同士の差に応じて溶接欠陥の有無又は程度を判定する。ここでいう溶接条件とは、溶接電流、溶接電圧、溶加材の送給速度、溶接速度、トーチ角度、ピッチ、ウィービングの有無等の各種の条件を含むことができる。
　上記した形状指標の比較は、最大変動量の比較であってもよく、閾値を超える頻度の比較であってもよい。この場合も、健全に溶接ができたかどうかは、撮像画像の検証によって判定してもよく、溶接電流、溶接電圧、ビード形状のプロファイル等の他の計測データから検証して判定してもよい。さらに、軌道計画を作成した時点で、温度予測、変形予測等のシミュレーションによって予想値を予め用意しておき、その予想値と比較して判定してもよい。
　このように、溶接条件が共通するパス同士で溶融池３５の形状指標を比較することで、基準パスの健全な状態から乖離する度合、又は突発的な異常現象を検出しやすくなる。また、欠陥発生条件のデータベースを予め用意しなくても、溶接物内の溶着ビード同士を比較して、欠陥発生の徴候を有する溶着ビードを特定できる。
　本溶接監視方法によれば、非破壊で未溶着欠陥の可能性がありそうな場所を特定でき、溶接物の全範囲にわたって溶接欠陥の発生の有無又は程度を判定できる。しかも、溶接中にリアルタイムで判定できる。これにより、造形条件の修正等の工程見直し、及び造形物の品質保証にも活用できる。
　以上のように、溶融池３５の輪郭から溶融池３５の特徴的な形状指標を抽出し、得られた形状指標から溶接欠陥の発生状況を判定できる。そして、形状指標を求める演算を、一定の時間間隔で連続的に行うことで、溶着ビードの積層中における形状指標の推移を把握でき、製造工程におけるトレーサビリティに供する情報を取得できる。
＜第３の溶接監視方法の手順＞
　次に、溶融池の形状指標の変化量から溶接欠陥の発生状況を判定する手順を説明する。
　図２１は、第３の溶接監視方法の手順を示すフローチャートである。
　まず、画像取得部６１（図５参照）は、図２に示す溶接途中の溶接部３１を撮像し、図３に示すような、溶加材Ｍが溶融した溶融池３５を含む撮像画像３７の画像情報を取得する（Ｓ３１）。
　次に、輪郭抽出部６３（図５参照）は、取得した撮像画像３７から溶融池３５の領域を抽出して、溶融池３５の輪郭を求める（Ｓ３２）。この溶融池３５の輪郭は、画像処理部５１（図４参照）による前述した画像処理によって求められる。
　そして、指標演算部６５（図５参照）は、抽出された溶融池３５の輪郭の歪みに応じた形状指標を算出する（Ｓ３３）。ここでいう形状指標とは、溶融池３５の輪郭の曲率、輪郭に接する接線の傾き、輪郭の法線方向、輪郭に出現する凹凸の数、その凹凸の大きさ、のうちいずれかの経時変化量を含む。
　欠陥判定部６７（図５参照）は、指標演算部６５で求めた形状指標の時間推移に伴う変化量に応じて溶接欠陥の発生状況を判定する（Ｓ３４）。この溶接欠陥の判定の手順を以下に説明する。
　図２２は、撮像画像における溶融池３５の形状を模式的に示す説明図である。
　溶融池３５の輪郭は、図９に示すように、隣接する既設の溶着ビードＢ０が存在する場合、隣接する溶着ビードＢ０との距離に応じた影響を受ける。未溶着の溶接欠陥が生じる場合には、既設の溶着ビードＢ０と新設の溶着ビードＢとの境界となるビード止端近辺で、溶融池３５の輪郭に凹凸部７１が出現する傾向がある。この凹凸部７１は時間推移に伴って不連続に出没する。
　図２３は、溶融池３５の輪郭の時間推移による変化の様子を（Ａ）～（Ｅ）に示す説明図である。図２３は、溶接進行中の溶融池３５の溶接方向ＷＤ先端部分を示している。
　溶着ビードを形成する際、図２３の（Ａ）に示すように、溶融池３５の先端部の輪郭が、滑らかな状態から図２３の（Ｂ）に示すように、不図示の既設の溶着ビード側において溶接方向ＷＤとは反対の方向に縮退する。そして、図２３の（Ｃ）に示すように反溶接方向に更に縮退した後、図２３の（Ｄ）に示すように再び溶接方向ＷＤに突出する方向に変化して、図２３の（Ｅ）に示す滑らかな状態に戻る、等といった溶融池３５の輪郭が突出と縮退とを時間推移に伴って繰り返し変化することがある。
　このような溶融池３５の輪郭の変化が生じている期間は、隣接する溶着ビードＢ０との間に溶融金属が十分流れ込まず、図１２に示すような未溶着の溶接欠陥が生じている可能性が高い。そこで、溶融池３５の輪郭に凹凸部７１が発生したかを監視して、発生した場合には、これを溶接欠陥が発生した徴候として抽出し、溶接欠陥の発生状況を判定する。
　図２４は、溶融池３５の輪郭の形状指標を抽出する具体例を示す説明図である。
　例えば、溶融池３５の一部である点Ｐ２付近で、凹みが形成されたとする。この場合、溶融池３５の輪郭における局所的な曲率は、点Ｐ１、点Ｐ３の近傍よりも点Ｐ２の近傍で大きく変化する。このように、輪郭の局所的な曲率が変化した部位を溶接欠陥の発生の徴候として抽出できる。この徴候は、溶接方向に沿って連続して形成される溶融池３５の輪郭について、３次元的な抽出領域として求められる。
　上記した局所的な曲率は、例えば以下のようにして算出できる。
　図２５は、撮像画像中の溶融池３５の輪郭から計算する局所的な曲率の算出例を示す説明図である。
　まず、撮像画像を一次微分フィルタなどのマスク処理（例えば、Prewittオペレータ）を適用してエッジ成分を抽出し、エッジ強度が高い画素をエッジ画素とする。また、抽出されたエッジ画素について、二次元的なエッジ勾配を求める。例えば、エッジ画素Ｐ（ｘ，ｙ）におけるエッジ強度Ｅ（ｘ，ｙ）は式（１）により求められ、エッジ勾配φ（ｘ，ｙ）は式（２）により求められる。なお、ｘ、ｙは、撮像画像の平面上における直交座標系の座標を意味する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　ここで、Δｘ（ｘ，ｙ）とΔｙ（ｘ，ｙ）は、マスク処理によるｘ及びｙ方向への一次微分値である。
　上記したエッジ画素Ｐ（ｘ，ｙ）を中心として半径ｒｂの円形の局所領域Ａ（ｘ，ｙ）を設定する。この局所領域内に存在する全てのエッジ画素におけるエッジ勾配の標準偏差を局所曲率とする。つまり、局所領域Ａ（ｘ，ｙ）内に存在する各エッジ画素Ｐｉ（ｘｉ，ｙｉ）（ｉ＝０，１，２，・・・）におけるエッジ勾配をφｉとすると、エッジ画素Ｐ（ｘ，ｙ）における局所曲率ω（ｘ，ｙ）は、式（３）により求められる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　ここで、ＮＢは局所領域Ａ内の前エッジ画素数、φＡは、これらのエッジ画素の平均エッジ勾配である。
　図２６は、輪郭形状と局所曲率の例を（Ａ），（Ｂ）に示す説明図である。
　図２６の（Ａ）に示すように、複数のエッジ画素によって構成される溶融池３５の輪郭が直線に近い場合は、各エッジ画素のエッジ勾配φＡが略一定となるので、式（３）による局所曲率ω（ｘ，ｙ）の値は小さくなる。一方、図２６の（Ｂ）に示すように、局所領域内の溶融池３５の輪郭の曲率が大きい場合は、各エッジ画素におけるエッジ勾配φＡのばらつきが大きくなるため、式（３）による局所曲率ω（ｘ，ｙ）の値は大きくなる。
　上記のようにして得られる局所曲率ω（ｘ，ｙ）は、溶融池３５の輪郭の形状指標となる。形状指標は、局所曲率ω（ｘ，ｙ）の変化量に限らず、輪郭に接する接線の傾き、輪郭の法線方向、輪郭に出現する凹凸の数、凹凸の大きさのいずれかの経時変化量であってもよい。
　また、この場合も、正常時を基準として、その状態からの乖離度合いを異常の徴候として捉えることもできる。予め複数の溶接パス、及び溶接パスの溶接条件を定めた溶接計画に基づいて溶接する場合、前述した第１、第２の溶接欠陥監視方法の場合と同様に、健全に溶接が行えた所定の溶接パスを溶接欠陥の判定基準となる基準パスとして設定する。また、その基準パスにおける形状指標と、基準パスの溶接条件と共通する他の溶接パスの形状指標とを比較して、形状指標同士の差に応じて溶接欠陥の有無又は程度を判定する。上記した形状指標の比較、及びその他の作用効果は、前述した第１、第２の溶接欠陥監視方法の場合と同様である。
　以上のように、本溶接監視方法によれば、溶融池３５の輪郭から溶融池３５の特徴的な形状指標を抽出し、得られた形状指標の時間推移に伴う変化量を求めることで、溶接欠陥の発生を判定できる。そして、形状指標を求める演算を一定の時間間隔で連続的に行うことで、溶着ビードの積層中における形状指標の推移を把握でき、製造工程におけるトレーサビリティに供する情報を取得できる。
　また、非破壊で未溶着欠陥の可能性がありそうな場所を特定でき、溶接物の全範囲にわたって溶接欠陥の発生の有無又は程度を判定できる。しかも、溶接中にリアルタイムで判定できる。これにより、溶接条件の修正等の工程見直し、及び溶接物（造形物）の品質保証にも活用できる。
＜形状指標の抽出＞
　以上説明した第１～第３の溶接欠陥監視方法の手順では、撮像画像から形状指標を画像処理により抽出していたが、機械学習させたモデルを用いて抽出させることも可能である。
　例えば、アーク溶接における溶融池、アークの像を含む撮像画像と、アーク溶接の状態に関する状態関連情報とを含む複数の教師データによって教師あり学習を実行し、撮像画像の画像情報を入力とし、状態関連情報を出力とする機械学習モデルを構築する。そして、カメラによって得られた撮像画像を入力として上記の機械学習モデルに与え、機械学習モデルから出力される状態関連情報に基づいて、アーク溶接を制御する。
　このような機械学習させたモデルを用いて撮像画像から形状指標を抽出すれば、単純な画像処理では見逃すような細かな撮像情報の変化が捉えられ、正確、且つ確実に形状指標の抽出が可能となる。
　以上のように、本溶接監視方法によれば、開先、又は溶融池に隣接するビードとの位置関係、或いはビード形状と対応させることなく、アーク光の形状、溶融池の形状、又は双方の形状自体から溶接欠陥の発生状況を判定できる。よって、溶接欠陥の判定精度が高く、常に安定した溶接状態の監視が可能となる。
　このように、本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、実施形態の各構成を相互に組み合わせること、及び明細書の記載、並びに周知の技術に基づいて、当業者が変更、応用することも本発明の予定するところであり、保護を求める範囲に含まれる。
　以上の通り、本明細書には次の事項が開示されている。
（１）　アーク溶接中の溶接部を撮像した画像情報を用いて溶接状態を監視する溶接監視方法であって、
　前記溶接部に生じる溶融池と、溶加材を溶融させるアーク光とが映出された画像情報を取得する画像取得工程と、
　前記画像情報から、前記溶融池と前記アーク光とのうち少なくとも一方の輪郭を抽出する輪郭抽出工程と、
　抽出された前記輪郭の歪みに応じた形状指標を求める指標演算工程と、
　前記形状指標に応じて溶接欠陥の発生状況を判定する欠陥判定工程と、
を備える溶接監視方法。
　この溶接監視方法によれば、非破壊で未溶着欠陥の可能性がありそうな場所を特定できる。また、溶接物の全範囲にわたって溶接欠陥の発生状況を判定できる。また、溶接中にリアルタイムでの判定が可能となる。よって、溶接条件の修正等の工程見直し、及び溶接物（造形物）の品質保証に活用できる。
（２）　前記輪郭抽出工程では、前記画像情報から前記アーク光の輪郭を抽出し、
　前記指標演算工程で求める前記形状指標は、前記アーク光の輪郭から求める前記アーク光の中心点、当該中心点から前記アーク光の輪郭までの距離、前記アーク光の輪郭の曲率、前記アーク光の形状をモデル曲線でフィッティングした際の適合度、のうちいずれかを含む、（１）に記載の溶接監視方法。
　この溶接監視方法によれば、アーク光の各種の特徴を溶接欠陥の発生の徴候として用いることで、溶接欠陥を判定できる。
（３）　前記輪郭抽出工程では、前記画像情報から前記アーク光の輪郭を抽出し、
　前記欠陥判定工程では、前記アーク光の輪郭が、前記アーク光の中心点を通り溶接方向を示す溶接線を中心とした線対称形状に近づくほど、前記溶接欠陥が生じた可能性が高いと判定する、（１）に記載の溶接監視方法。
　この溶接監視方法によれば、アーク光の輪郭の歪みと溶接欠陥とを関連付けることで、容易に溶接欠陥を判定できる。
（４）　前記輪郭抽出工程では、前記画像情報から前記アーク光の輪郭及び前記溶融池の輪郭を抽出し、
　前記指標演算工程で求める前記形状指標は、前記アーク光の輪郭から求まる前記アーク光の中心点から前記溶融池の輪郭までの距離を含む、（１）に記載の溶接監視方法。
　この溶接監視方法によれば、アーク光の中心点から溶融池の輪郭までの距離に応じて溶接欠陥の判定を行うことで、溶融池の微妙な形状変化に応じた溶接欠陥の判定が行える。
（５）　前記欠陥判定工程は、前記距離が予め定めた基準距離以上である場合に前記溶接欠陥が発生したと判定する、（４）に記載の溶接監視方法。
　この溶接監視方法によれば、アーク光の中心点から溶融池の輪郭までの距離と、基準距離との比較により、溶接欠陥の発生を容易に判定できる。また、基準距離の微調整により、判定結果の精度をより高められる。
（６）　前記指標演算工程では、前記距離を前記アーク光の中心点回りにおける互いに異なる複数の方向について算出し、
　前記欠陥判定工程では、前記アーク光の中心点回りの複数方向に対する前記距離の分布プロファイルにおいて、前記距離の変化割合が予め定めた基準変化割合よりも常に小さい場合に前記溶接欠陥が発生したと判定する、（４）に記載の溶接監視方法。
　この溶接監視方法によれば、アーク光の中心点から溶融池の輪郭までの距離が、アーク光の中心点回りで一定に近いほど溶接欠陥が生じることから、上記距離が基準変化割合を超えないことを判断基準として、容易に溶接欠陥の発生を判定できる。
（７）　前記欠陥判定工程は、前記溶融池の溶接方向前方の輪郭が、前記溶融池の中心点を通り溶接方向を示す溶接線を中心とした線対称形状に近づくほど、前記溶接欠陥が生じた可能性が高いと判定する、（４）に記載の溶接監視方法。
　この溶接監視方法によれば、溶接欠陥の発生した確度を定量的に評価できる。
（８）　前記溶融池の中心点は、前記画像情報における前記溶融池の領域の重心位置である、（４）～（７）のいずれか１つに記載の溶接監視方法。
　この溶接監視方法によれば、簡易な計算により精度良く溶融池の中心点が求められる。
（９）　前記指標演算工程では、前記形状指標の時間推移による変動量を算出し、
　前記欠陥判定工程では、前記変動量が予め定めた基準変動量以上である場合に前記溶接欠陥が発生したと判定する、（１）～（８）のいずれか１つに記載の溶接監視方法。
　この溶接監視方法によれば、アーク光又は溶融池の不安定な挙動によって、形状指標に時間推移による変動が生じるため、この変動量を求めることで溶接欠陥の発生状況を精度よく評価できる。
（１０）　前記アーク光の中心点は、前記画像情報における前記アーク光の領域の重心位置である、（２）～（８）のいずれか１つに記載の溶接監視方法。
　この溶接監視方法によれば、簡易な計算により精度よくアーク光の中心点が求められる。
（１１）　前記輪郭抽出工程では、前記画像情報から前記溶融池の輪郭を抽出し、
　前記指標演算工程で求める前記形状指標は、前記溶融池の輪郭の経時変化量を含む、（１）に記載の溶接監視方法。
　この溶接監視方法によれば、溶融池に不安定な挙動が生じた場合に溶接欠陥が生じやすいことから、溶融池の輪郭の経時変化量を求めることで、溶接欠陥の発生状況を精度よく評価できる。
（１２）　前記指標演算工程で求める前記形状指標は、前記溶融池の輪郭の曲率、前記輪郭に接する接線の傾き、前記輪郭の法線方向、前記輪郭に出現する凹凸の数、前記凹凸の大きさ、のうちいずれかの経時変化量である、（１１）に記載の溶接監視方法。
　この溶接監視方法によれば、溶融池の輪郭の各種の特徴を溶接欠陥の発生の徴候として用いることで、溶接欠陥を判定できる。
（１３）　前記欠陥判定工程では、前記形状指標の前記経時変化量が、予め定めた基準経時変化量以上である場合に前記溶接欠陥が発生したと判定する、（１２）に記載の溶接監視方法。
　この溶接監視方法によれば、溶接欠陥の発生の判定結果のロバスト性が得られ、また、基準経時変化量の微調整により、判定結果の精度をより高められる。
（１４）　予め複数の溶接パス及び前記溶接パスの溶接条件を定めた溶接計画に基づいて溶接する場合に、
　前記欠陥判定工程では、
　前記溶接計画の前記溶接パスのうち、前記溶接欠陥の判定基準となる基準パスを設定し、
　前記基準パスにおける前記形状指標と、前記基準パスの溶接条件と共通する他の溶接パスの形状指標とを比較して、前記形状指標同士の差に応じて前記溶接欠陥を判定する、（１）～（１３）のいずれか１つに記載の溶接監視方法。
　この溶接監視方法によれば、溶接欠陥の発生条件のデータベースを予め用意することなく、溶接物中の溶接パス同士を比較することで、欠陥発生の徴候を有する溶着ビードを特定できる。よって、溶接欠陥が生じるケースを十分に把握していなくても、正常状態と比較するだけで、溶接欠陥の判定を行える。
（１５）　溶加材を溶融及び凝固させて形成する溶着ビードを積層し、多層の溶着ビードから構成される造形物を製造する積層造形方法であって、
　前記溶着ビードを形成する際に、（１）～（１４）のいずれか１つに記載の溶接監視方法により前記溶着ビードの溶接状態を監視する、積層造形方法。
　この積層造形方法によれば、溶接の開先等の位置を特定できる基準物が存在しない積層造形においても、アーク光又は溶融池の状態を把握するだけで、溶接欠陥の発生及び程度が精度よく評価可能となる。
（１６）　アーク溶接中の溶接部を撮像した画像情報を用いて溶接状態を監視する溶接監視装置であって、
　前記溶接部に生じる溶融池と、溶加材を溶融させるアーク光とが映出された画像情報を取得する画像取得部と、
　前記画像情報から、前記溶融池と前記アーク光とのうち少なくとも一方の輪郭を抽出する輪郭抽出部と、
　抽出された前記輪郭の歪みに応じた形状指標を求める指標演算部と、
　前記形状指標に応じて溶接欠陥の発生状況を判定する欠陥判定部と、
を備える溶接監視装置。
　この溶接監視装置によれば、非破壊で未溶着欠陥の可能性がありそうな場所を特定できる。また、溶接物の全範囲にわたって溶接欠陥の発生状況を判定できる。また、溶接中にリアルタイムでの判定が可能となる。よって、溶接条件の修正等の工程見直し、及び溶接物（造形物）の品質保証に活用できる。
（１７）　前記輪郭抽出部は、前記画像情報から前記アーク光の輪郭を抽出し、
　前記指標演算部が求める前記形状指標は、前記アーク光の輪郭から求める前記アーク光の中心点、当該中心点から前記アーク光の輪郭までの距離、前記アーク光の輪郭の曲率、のうちいずれかを含む、（１６）に記載の溶接監視装置。
　この溶接監視装置によれば、アーク光の各種の特徴を溶接欠陥の発生の徴候として用いることで、溶接欠陥を判定できる。
（１８）　前記輪郭抽出部は、前記画像情報から前記アーク光の輪郭及び前記溶融池の輪郭を抽出し、
　前記指標演算部で求める前記形状指標は、前記アーク光の輪郭から求まる前記アーク光の中心点から前記溶融池の輪郭までの距離を含む、（１６）に記載の溶接監視装置。
　この溶接監視装置によれば、アーク光の各種の特徴を溶接欠陥の発生の徴候として用いることで、溶接欠陥を判定できる。
（１９）　前記輪郭抽出部は、前記画像情報から前記溶融池の輪郭を抽出し、
　前記指標演算部で求める前記形状指標は、前記溶融池の輪郭の経時変化量である、（１６）に記載の溶接監視装置。
　この溶接監視装置によれば、溶融池に不安定な挙動が生じた場合に溶接欠陥が生じやすいことから、溶融池の輪郭の経時変化量を求めることで、溶接欠陥の発生状況を精度よく評価できる。
（２０）　溶加材を溶融及び凝固させて形成する溶着ビードを積層し、多層の溶着ビードから構成される造形物を製造する積層造形装置であって、
　前記溶着ビードを形成する際に、（１６）～（１９）のいずれか１つに記載の溶接監視装置により前記溶着ビードの溶接状態を監視する、
積層造形装置。
　この溶接監視装置によれば、溶接の開先等の位置を特定できる基準物が存在しない積層造形においても、アーク光又は溶融池の状態を把握するだけで、溶接欠陥の発生及び程度が精度よく評価可能となる。
　なお、本出願は、２０２１年１０月２０日出願の日本特許出願（特願２０２１－１７２０３６）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。
　１１　造形部
　１３　制御部
　１５　溶接トーチ
　１７　溶接ロボット
　１９　ロボット駆動部
　２１　溶加材供給部
　２３　溶接電源部
　２５　撮像部
　２７　リール
　２９　ベースプレート
　３１　溶接部
　３３　アーク光
　３５　溶融池
　３７　撮像画像
　３９　先端
　４１　プロセッサ
　４３　メモリ
　４５　記憶部
　４９　入出力インターフェイス
　５１　画像処理部
　５３　表示部
　５５　通信部
　６１　画像取得部
　６３　輪郭抽出部
　６５　指標演算部
　６７　欠陥判定部
　７１　凹凸部
１００　積層造形装置
　Ｂ　溶着ビード
　Ｍ　溶加材

Claims (22)

  1. 　アーク溶接中の溶接部を撮像した画像情報を用いて溶接状態を監視する溶接監視方法であって、
    　前記溶接部に生じる溶融池と、溶加材を溶融させるアーク光とが映出された画像情報を取得する画像取得工程と、
    　前記画像情報から、前記溶融池と前記アーク光とのうち少なくとも一方の輪郭を抽出する輪郭抽出工程と、
    　抽出された前記輪郭の歪みに応じた形状指標を求める指標演算工程と、
    　前記形状指標に応じて溶接欠陥の発生状況を判定する欠陥判定工程と、
    を備える溶接監視方法。
  2. 　前記輪郭抽出工程では、前記画像情報から前記アーク光の輪郭を抽出し、
    　前記指標演算工程で求める前記形状指標は、前記アーク光の輪郭から求める前記アーク光の中心点、当該中心点から前記アーク光の輪郭までの距離、前記アーク光の輪郭の曲率、前記アーク光の形状をモデル曲線でフィッティングした際の適合度、のうちいずれかを含む、
    請求項１に記載の溶接監視方法。
  3. 　前記輪郭抽出工程では、前記画像情報から前記アーク光の輪郭を抽出し、
    　前記欠陥判定工程では、前記アーク光の輪郭が、前記アーク光の中心点を通り溶接方向を示す溶接線を中心とした線対称形状に近づくほど、前記溶接欠陥が生じた可能性が高いと判定する、
    請求項１に記載の溶接監視方法。
  4. 　前記輪郭抽出工程では、前記画像情報から前記アーク光の輪郭及び前記溶融池の輪郭を抽出し、
    　前記指標演算工程で求める前記形状指標は、前記アーク光の輪郭から求まる前記アーク光の中心点から前記溶融池の輪郭までの距離を含む、
    請求項１に記載の溶接監視方法。
  5. 　前記欠陥判定工程は、前記距離が予め定めた基準距離以上である場合に前記溶接欠陥が発生したと判定する、
    請求項４に記載の溶接監視方法。
  6. 　前記指標演算工程では、前記距離を前記アーク光の中心点回りにおける互いに異なる複数の方向について算出し、
    　前記欠陥判定工程では、前記アーク光の中心点回りの複数方向に対する前記距離の分布プロファイルにおいて、前記距離の変化割合が予め定めた基準変化割合よりも常に小さい場合に前記溶接欠陥が発生したと判定する、請求項４に記載の溶接監視方法。
  7. 　前記欠陥判定工程は、前記溶融池の溶接方向前方の輪郭が、前記溶融池の中心点を通り溶接方向を示す溶接線を中心とした線対称形状に近づくほど、前記溶接欠陥が生じた可能性が高いと判定する、
    請求項４に記載の溶接監視方法。
  8. 　前記溶融池の中心点は、前記画像情報における前記溶融池の領域の重心位置である、
    請求項４～７のいずれか１項に記載の溶接監視方法。
  9. 　前記指標演算工程では、前記形状指標の時間推移による変動量を算出し、
    　前記欠陥判定工程では、前記変動量が予め定めた基準変動量以上である場合に前記溶接欠陥が発生したと判定する、請求項１～７のいずれか１項に記載の溶接監視方法。
  10. 　前記指標演算工程では、前記形状指標の時間推移による変動量を算出し、
    　前記欠陥判定工程では、前記変動量が予め定めた基準変動量以上である場合に前記溶接欠陥が発生したと判定する、請求項８に記載の溶接監視方法。
  11. 　前記アーク光の中心点は、前記画像情報における前記アーク光の領域の重心位置である、
    請求項２～７のいずれか１項に記載の溶接監視方法。
  12. 　前記アーク光の中心点は、前記画像情報における前記アーク光の領域の重心位置である、
    請求項８に記載の溶接監視方法。
  13. 　前記輪郭抽出工程では、前記画像情報から前記溶融池の輪郭を抽出し、
    　前記指標演算工程で求める前記形状指標は、前記溶融池の輪郭の経時変化量を含む、
    請求項１に記載の溶接監視方法。
  14. 　前記指標演算工程で求める前記形状指標は、前記溶融池の輪郭の曲率、前記輪郭に接する接線の傾き、前記輪郭の法線方向、前記輪郭に出現する凹凸の数、前記凹凸の大きさ、のうちいずれかの経時変化量である、
    請求項１３に記載の溶接監視方法。
  15. 　前記欠陥判定工程では、前記形状指標の前記経時変化量が、予め定めた基準経時変化量以上である場合に前記溶接欠陥が発生したと判定する、
    請求項１４に記載の溶接監視方法。
  16. 　予め複数の溶接パス及び前記溶接パスの溶接条件を定めた溶接計画に基づいて溶接する場合に、
    　前記欠陥判定工程では、
    　前記溶接計画の前記溶接パスのうち、前記溶接欠陥の判定基準となる基準パスを設定し、
    　前記基準パスにおける前記形状指標と、前記基準パスの溶接条件と共通する他の溶接パスの形状指標とを比較して、前記形状指標同士の差に応じて前記溶接欠陥を判定する、
    請求項１～７のいずれか１項に記載の溶接監視方法。
  17. 　溶加材を溶融及び凝固させて形成する溶着ビードを積層し、多層の溶着ビードから構成される造形物を製造する積層造形方法であって、
    　前記溶着ビードを形成する際に、請求項１～７のいずれか１項に記載の溶接監視方法により前記溶着ビードの溶接状態を監視する、
    積層造形方法。
  18. 　アーク溶接中の溶接部を撮像した画像情報を用いて溶接状態を監視する溶接監視装置であって、
    　前記溶接部に生じる溶融池と、溶加材を溶融させるアーク光とが映出された画像情報を取得する画像取得部と、
    　前記画像情報から、前記溶融池と前記アーク光とのうち少なくとも一方の輪郭を抽出する輪郭抽出部と、
    　抽出された前記輪郭の歪みに応じた形状指標を求める指標演算部と、
    　前記形状指標に応じて溶接欠陥の発生状況を判定する欠陥判定部と、
    を備える溶接監視装置。
  19. 　前記輪郭抽出部は、前記画像情報から前記アーク光の輪郭を抽出し、
    　前記指標演算部が求める前記形状指標は、前記アーク光の輪郭から求める前記アーク光の中心点、当該中心点から前記アーク光の輪郭までの距離、前記アーク光の輪郭の曲率、のうちいずれかを含む、
    請求項１８に記載の溶接監視装置。
  20. 　前記輪郭抽出部は、前記画像情報から前記アーク光の輪郭及び前記溶融池の輪郭を抽出し、
    　前記指標演算部で求める前記形状指標は、前記アーク光の輪郭から求まる前記アーク光の中心点から前記溶融池の輪郭までの距離を含む、
    請求項１８に記載の溶接監視装置。
  21. 　前記輪郭抽出部は、前記画像情報から前記溶融池の輪郭を抽出し、
    　前記指標演算部で求める前記形状指標は、前記溶融池の輪郭の経時変化量である、
    請求項１８に記載の溶接監視装置。
  22. 　溶加材を溶融及び凝固させて形成する溶着ビードを積層し、多層の溶着ビードから構成される造形物を製造する積層造形装置であって、
    　前記溶着ビードを形成する際に、請求項１８～２１のいずれか１項に記載の溶接監視装置により前記溶着ビードの溶接状態を監視する、
    積層造形装置。
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