WO2023084894A1 - 溶接パス自律最適化装置、溶接パス自律最適化システム、および、溶接パス自律最適化方法 - Google Patents

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WO2023084894A1
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welding
information
dimensional
unit
welded
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PCT/JP2022/033576
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真 緒方
尚樹 森平
Original Assignee
株式会社日立製作所
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    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23K—SOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
    • 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
    • B23K—SOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
    • B23K9/00—Arc welding or cutting
    • B23K9/095—Monitoring or automatic control of welding parameters
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23K—SOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
    • B23K9/00—Arc welding or cutting
    • B23K9/12—Automatic feeding or moving of electrodes or work for spot or seam welding or cutting
    • B23K9/127—Means for tracking lines during arc welding or cutting
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1656—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators

Definitions

  • the present invention relates to a welding path autonomous optimization device, a welding path autonomous optimization system, and a welding path autonomous optimization method.
  • TIG Tungsten Inert Gas
  • a method for quantifying the movement of the welding torch, the feed amount of welding material, and the actual welding power source is described by attaching a camera to the welding torch and performing image processing. Attempts have been made to create a database of welding proficiency skills. By using the skilled skill database, it becomes possible to predict the influence of the work to be welded before and during welding, the movement of the torch during welding, the welding material, and the welding power source on the weld quality.
  • Patent Literature 1 only by inputting the relative position information between the gun and the non-welding workpiece gripped by the robot in spot welding and the welding point information for each welding point, the welding gun entry position and retraction position regarding the welding operation can be determined.
  • the feature is that the free running points to be included are automatically determined.
  • the method of Patent Literature 1 cannot be applied as a pre-evaluation tool for arc welding that performs continuous line welding and for obtaining a weld bead shape with excellent surface properties and no defects.
  • an object of the present invention is to autonomously optimize the welding process information of the welding robot.
  • the welding path autonomous optimization device of the present invention includes a database storing constraints of welding by a welding robot that operates a welding torch, three-dimensional CAD data of welding objects, and constraints of the database.
  • An interference analysis unit that determines a welding pass that does not interfere with the object to be welded based on conditions, and an output unit that outputs welding process information based on the welding pass.
  • a welding path autonomous optimization system of the present invention comprises a welding robot that operates a welding torch, a database that stores welding constraints by the robot, three-dimensional CAD data of a welding object, and the constraints of the database.
  • An interference analysis unit that determines a welding pass that does not interfere with a welding object, and an output unit that outputs welding process information based on the welding pass.
  • the interference analysis unit determines a welding path that does not interfere with the object to be welded based on the three-dimensional CAD data of the object to be welded and the welding constraints of the welding robot. and an output unit outputting welding process information based on the welding pass.
  • Other means are described in the detailed description.
  • FIG. 1 is an overall view of a welding path autonomous optimization system related to this embodiment;
  • FIG. It is a figure which shows the hardware constitutions around a control apparatus and an information processing apparatus. It is a figure which shows the structure of an information processing apparatus.
  • FIG. 4 is a diagram showing the logical configuration and operation of the welding path autonomous optimization system; It is a figure explaining a torch inclination-angle (theta) and a welding target position. It is a figure explaining a torch receding angle. It is a figure explaining a torch advancing angle. It is a graph which shows the correlation with welding performance information and welding quality information.
  • FIG. 1 is an overall view of a welding path autonomous optimization system 7 relating to this embodiment.
  • the welding path autonomous optimization system 7 includes a control device 1 and an information processing device 2 .
  • the information processing device 2 can access the three-dimensional CAD data 13 and the quality-welding condition correlation database 207, and is connected to the control device 1 so as to be communicable.
  • the information processing device 2 determines the welding path of the object to be welded according to the three-dimensional CAD data 13 off-line, and calculates the welding process information.
  • the control device 1 is connected to a three-dimensional camera 10, a laser displacement gauge 11, a camera 12 for observing the molten pool, a digital welder 5, a robot control device 6, and an operation device 15.
  • the control device 1 calls up the welding path determined under the constraint conditions as time-series data of the three-dimensional coordinates of the tip of the welding torch 51, and performs actual welding.
  • the issue is the welding constraint.
  • the information processing device 2 calculates a welding path including the optimum movement of the welding torch 51 under this welding constraint, and determines the torch tip movement in offline teaching, taking welding quality into consideration.
  • the welding path determined under the welding constraint conditions is called as time-series data of the three-dimensional coordinates of the tip of the welding torch 51 from the control device 1 using the operation device 15 .
  • a robot 61 operates the welding torch 51 .
  • the control device 1 relates to the time-series database of the three-dimensional coordinates of the tip of the welding torch 51, based on the measurement values (welding information) measured by various sensor devices exemplified below, digital welding before and during welding. machine 5 and robot controller 6 to correct the welding path using welding torch 51 and robot 61 or positioner 62 as required. Various devices described below and the control device 1 are connected by connection cables (not shown).
  • the digital welder 5 can control the current, voltage, arc length, and wire feed speed during welding by the analog output (voltage or current) from the control device 1.
  • the robot control device 6 is communicatively connected to the control device 1 and the information processing device 2 via a LAN (Local Area Network) cable and LAN port to control the coordinates of the robot 61 and the positioner 62, and protocol communication is established. It is
  • the three-dimensional camera 10 photographs the welding torch 51, the robot 61, and a 0.01 to 5 m space of the work to be welded before welding.
  • This three-dimensional camera 10 functions as a three-dimensional scanner that detects the shape of a work.
  • the control device 1 three-dimensionally grasps these positional relationships from the captured images of the three-dimensional camera 10 and corrects the time-series data of the three-dimensional coordinates determined using the information processing device 2 .
  • the three-dimensional camera 10 is communicably connected to the control device 1, and protocol communication is established.
  • the laser displacement gauge 11 three-dimensionally measures the positional relationship of the welding torch 51, the work to be welded, and the groove of the work to be welded in a space of 0.01 mm to 500 mm before welding.
  • This control device 1 corrects the time-series data of the three-dimensional coordinates determined using the three-dimensional camera 10 and the control device 1 based on the position measured by the laser displacement meter 11 .
  • the laser displacement gauge 11 is communicably connected to the control device 1, and protocol communication is established.
  • This laser displacement gauge 11 is a displacement gauge that specifies the relative position between the welding robot and the groove.
  • the camera 12 for observing the molten pool photographs the tip of the welding torch 51 and the 0.01 to 50 mm space of the groove of the workpiece to be welded during welding.
  • the control device 1 three-dimensionally grasps the positional relationship of these from the image captured by the camera 12 for observing the molten pool, and the time-series data of the three-dimensional coordinates determined using the laser displacement meter 11 and the control device 1. to fix.
  • the camera 12 for observing the molten pool is communicably connected to the control device 1, and protocol communication is established.
  • the present invention is not limited to a system in which a plurality of devices operate in cooperation, and may be a welding path autonomous optimization device whose operation is completed within a single device.
  • FIG. 2 is a diagram showing a hardware configuration around the control device 1 and the information processing device 2.
  • the control device 1 is configured as, for example, a PLC (Programmable Logic Controller), and includes a CPU unit 101, a protocol communication unit 102 as an additional unit, a database connection unit 103, an analog input unit 104, and an analog output unit 105.
  • the PLC that constitutes the control device 1 can expand its function by attaching an additional unit to the CPU unit 101 .
  • the protocol communication unit 102 communicates with the robot control device 6, the three-dimensional camera 10, the laser displacement gauge 11, and the molten pool observation camera 12 via Ethernet (registered trademark).
  • the database connection unit 103 communicates with the quality-welding condition correlation database 207 and the computer that is the information processing device 2 .
  • the analog input unit 104 converts the analog input of voltage or current of the digital welder 5 into digital data.
  • the analog output unit 105 converts the digital data of the digital welder 5 into voltage or current and controls the analog output. These digital data can be browsed and monitored via the hub 206 using the monitor display 21 for the information processing device 2 and the tablet terminal as the operation device 15 for the control device 1 as an HMI (Human Machine Interface). .
  • HMI Human Machine Interface
  • Welding information input to the control device 1 is the current, voltage, arc length and wire feed speed input from the digital welder 5 and obtained through the analog input unit 104 . Also, time-series data of the three-dimensional coordinates of the tip of the welding torch 51 input from the robot controller 6, and coordinate information of the welding torch 51, the work to be welded, and the groove of the work to be welded, which are input from the three-dimensional camera 10. is obtained through protocol communication unit 102 using Ethernet.
  • the welding torch 51 , the work to be welded, and the groove information of the work to be welded input from the laser displacement meter 11 are obtained through the analog input unit 104 .
  • the coordinate information of the tip of the welding torch 51 and the bevel of the work to be welded input from the camera 12 for observing the molten pool is obtained through the protocol communication unit 102 using Ethernet (registered trademark).
  • Information about welding is temporarily stored in the storage in the CPU unit 101 in the control device 1 and stored in the quality-welding condition correlation database 207 through the database connection unit 103.
  • the control device 1 controls the operation of the digital welder 5, the robot control device 6, the three-dimensional camera 10, and the laser displacement gauge 11. , photographing condition control of the camera 12 for observing the molten pool is also possible.
  • FIG. 3 is a diagram showing the configuration of the information processing device 2.
  • the information processing device 2 is a computer having a CPU (Central Processing Unit) 201, a RAM (Random Access Memory) 202, a ROM (Read Only Memory) 203, an HDD (Hard Disk Drive) 204, and a communication interface 205. Configured.
  • CPU Central Processing Unit
  • RAM Random Access Memory
  • ROM Read Only Memory
  • HDD Hard Disk Drive
  • the communication interface 205 is connected to a hub 206, which is an external communication device, and exchanges information with the quality-welding condition correlation database 207.
  • the three-dimensional CAD data 13 is stored in the HDD 204, motion analysis software 209 is installed, and data exchange and software execution are performed within the information processing apparatus 2 as necessary.
  • FIG. 4 is a diagram showing the logical configuration and operation of the welding path autonomous optimization system 7.
  • the welding path autonomous optimization system 7 has a welding process information creation unit 3 , a pre-welding process information correction unit 8 , and a welding process information correction unit 9 .
  • Welding path autonomous optimization system 7 implements a welding path autonomous optimization method.
  • the welding path autonomous optimization method includes a step of determining a welding path that does not interfere with the object to be welded based on the three-dimensional CAD data 13 of the object to be welded and constraints on welding by the welding robot, and based on this welding path, and outputting welding process information.
  • the welding process information creation unit 3 includes a quality-welding condition correlation database 207, a constraint condition addition unit 33 such as torch inclination angle/target position, a weld shape input unit 31, a welding condition input unit 32, and three-dimensional CAD data. 13 , motion analysis software 209 , interference analysis section 34 , and welding robot operation/welding condition output section 35 .
  • the quality-welding condition correlation database 207 must be constructed before the welding path autonomous optimization system 7 is executed.
  • the interference analysis unit 34 is embodied by the CPU 201 executing the motion analysis software 209 .
  • Constraint condition addition unit 33 applies quality-welding condition correlation database 207 and weld shape and welding conditions input in weld shape input unit 31 and welding condition input unit 32 from the viewpoint of weld quality. Information such as the torch tilt angle ⁇ and the distance between the tip of the torch and the workpiece is output.
  • the welding constraint output by the constraint adding unit 33 and the three-dimensional CAD data 13 are combined to be the constraint for the interference analysis unit 34 .
  • the interference analysis unit 34 performs motion interference analysis under this constraint. As a result, the interference analysis unit 34 can find a robot motion that does not interfere with the workpiece while satisfying the quality constraints such as the torch.
  • the inventors have investigated the movement and tilt angle of the welding torch 51 in robot welding or manual welding, the forward/reverse angle, the welding target position, the distance between the tip of the torch and the workpiece, and the time history of the current/voltage of the welding power source.
  • the performance information correlated with welding quality information such as weld bead flank angle, toe radius, bead width, bead height, leg length, and weld defects.
  • the inventors have found that the torch inclination angle of the welding torch 51 and the welding target position greatly affect the welding quality, which is the degree of bead sag.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining the torch inclination angle ⁇ and the welding target position.
  • the base materials 41 and 42 are planar, and the base material 41 is vertically supported on the base material 42 which is placed substantially horizontally.
  • a welding torch 51 has a wire 52 fed out by a length LW at its tip.
  • the distance LD means the distance from the tip of the torch to the contact with the base material 41 in the direction of the wire 52 .
  • the “distance between the tip of the torch and the workpiece" is the distance LD .
  • the welding torch 51 is inclined by a predetermined torch inclination angle ⁇ , and is moved, for example, to the back side of the paper surface.
  • the torch tilt angle ⁇ is the tilt angle of the welding torch 51, and is the tilt angle in the vertical plane in the welding advancing direction.
  • the target position LT indicates the distance from the L-shaped vertex formed by the flat plates of the base materials 41 and 42 to the intersection of the axis of the welding torch 51 and the base material 42 .
  • the leg length L F of the molten bead 40 is the width of the bead, and is the distance from the side formed by the flat plates of the base materials 41 and 42 to the edge of the molten bead 40 .
  • the leg length LF is one of the indicators of welding quality.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining the torch receding angle.
  • the base materials 41 and 42 are planar, and the base material 41 is vertically supported on the base material 42 which is placed substantially horizontally.
  • the welding torch 51 has moved to the left side of the drawing, and a molten bead 40 is formed between the base materials 41 and 42 .
  • the torch receding angle means a backward inclination angle ⁇ 1 parallel to the welding advancing direction of the welding torch 51 .
  • FIG. 7 is a diagram for explaining the torch advancing angle.
  • the base materials 41 and 42 are planar, and the base material 41 is vertically supported on the base material 42 which is placed substantially horizontally.
  • the welding torch 51 has moved to the left side of the drawing, and a molten bead 40 is formed between the base materials 41 and 42 .
  • the torch advance angle means a forward inclination angle ⁇ 2 parallel to the welding advancing direction of the welding torch 51 .
  • the power output of the welder is the product of the current applied to the welder and the voltage applied to the welder.
  • FIG. 8 is a graph showing the correlation between welding performance information and welding quality information.
  • the horizontal axis of the graph indicates the leg length predicted from the quality-welding condition correlation database 207.
  • FIG. The vertical axis indicates the measured leg length.
  • the leg length is one piece of welding quality information.
  • Each plot shows welding based on each piece of welding performance information, and has a predetermined correlation. Thus, once the welding performance information is known, the welding quality information can be predicted.
  • the welding path autonomous optimization system 7 clarifies the relationship between welding performance information and welding quality information by multivariate analysis, etc., and expresses the degree of influence on welding quality in each welding performance as a numerical value such as a correlation coefficient.
  • the welding path autonomous optimization system 7 can calculate a welding path that ensures a predetermined welding quality by determining the welding path with the degree of influence on the welding quality in the welding performance as a constraint condition.
  • the correlation coefficient may be obtained by a machine learning method using artificial intelligence (AI).
  • AI artificial intelligence
  • the welding part shape input unit 31 mainly inputs the material of the work to be welded and the welding groove shape information.
  • Information on weld groove shape includes mill sheet information such as steel type, welding wire type, welding wire diameter, welding method, groove pattern (I-shape, V-shape, R-shape, Y-shape, K-shape , J-shape, X-shape, U-shape, H-shape, etc.), groove angle, root length, root gap length, roughness during groove processing, and the like.
  • the welding condition input unit 32 mainly inputs welding conditions.
  • Information related to welding conditions includes welding power source set voltage, current, welding speed, weaving frequency, weaving width, wire feeding speed, wire projection length, shield gas type and flow rate, and in the case of multi-layer welding, time between passes and chipping time. Presence or absence, etc.
  • the three-dimensional CAD data 13 has three-dimensional model information of the work to be welded with groove shape information, the robot 61, the jig for restricting welding, the positioner 62, and the weld beads of each layer.
  • the information of the weld shape input section 31 and the welding condition input section 32 it is desirable that the information is input to annotations in the three-dimensional CAD.
  • the motion analysis software 209 is executed by the CPU 201 shown in FIG. 3 to implement the interference analysis unit 34 (see FIG. 4). All quantitative information about dynamics including joint reaction forces, inertial forces, power requirements can be calculated. This function is often provided as one function of commercially available three-dimensional CAD software, and in the welding process information creation unit 3, offline processing is performed so as not to interfere with the work to be welded, the jig, and the positioner 62 regarding the motion of the welding robot. The welding pass is determined by teaching.
  • the interference analysis unit 34 is based on constraint conditions such as the inclination angle of the welding torch 51 and the distance between the tip of the torch and the workpiece (a value approximately equivalent to the welding wire target position) obtained from the quality-welding condition correlation database 207.
  • a three-dimensional CAD API Application Programming Interface
  • the interference analysis unit 34 determines a welding path that does not interfere with the object to be welded based on the three-dimensional CAD data 13 of the object to be welded and the constraint conditions of the quality-welding condition correlation database 207 .
  • the interference analysis unit 34 executes, for example, the angle and rotation of the welding torch 51 in changing the geometry.
  • the absolute amount of geometry change is obtained by multivariate analysis based on the output information of the weld shape input section 31 and the welding condition input section 32 stored in the annotation information in the three-dimensional CAD data 13 and the quality-welding condition correlation database 207. It is determined.
  • the welding robot operation/welding condition output unit 35 stores the point data of time-series trajectory changes focused on the coordinate system of the tip of the welding torch 51 of the robot 61 as a CSV (Comma Separated Values) format file or the quality-welding condition correlation database 207. output to This output data is taken into the control device 1 .
  • the welding robot operation/welding condition output unit 35 is an output unit that outputs welding process information based on the welding pass.
  • the welding process information output by the welding robot operation/welding condition output unit 35 includes at least information on the torch tilt angle of the welding torch 51 and the welding target position.
  • the pre-welding process information correction unit 8 is embodied, for example, on the control device 1 shown in FIG. consists of The pre-welding process information correction unit 8 acquires the three-dimensional shape information of the workpiece before welding and the groove shape information by the three-dimensional camera 10, identifies the difference from the three-dimensional CAD data 13, and obtains the welding process information. correct.
  • the three-dimensional shape information acquisition unit 81 acquires the three-dimensional shape information of the work before welding using the three-dimensional camera 10, the laser displacement meter 11, etc., and aggregates the three-dimensional shape information of the work.
  • the three-dimensional shape information acquisition unit 81 acquires three-dimensional shape information of the object to be welded, including at least one of the three-dimensional shape information of the work before welding and the groove shape information.
  • the difference information acquisition unit 82 compares the three-dimensional shape information of the workpiece acquired by the three-dimensional shape information acquisition unit 81 and the output data of the welding robot operation/welding condition output unit 35, and evaluates the deviation of the positional relationship.
  • the difference information acquisition unit 82 functions as a first difference information acquisition unit that specifies the difference between the three-dimensional shape information of the workpiece and the bevel shape information and the three-dimensional CAD data 13 .
  • the difference information acquiring section 82 identifies the difference between the three-dimensional CAD data 13 and the three-dimensional shape information of the object to be welded.
  • the robot operation/welding condition correction unit 83 gives commands to the robot 61 based on the positional relationship deviation information output from the difference information acquisition unit 82 . That is, the robot operation/welding condition correction unit 83 corrects the welding process information based on the difference output from the difference information acquisition unit 82 .
  • the pre-welding process information correction unit 8 automatically performs high-quality robot welding using the welding robot operation/welding conditions obtained by the welding robot operation/welding condition output unit 35, and the computer and actual work placement and opening are performed. Automatically recognize gaps in positional relationships caused by pre-machining accuracy, etc., and add corrections to robot operations.
  • the welding process information correction unit 9 includes a welding variation evaluation unit 91 , a difference information acquisition unit 92 , and a robot operation/welding condition correction unit 93 .
  • Welding fluctuation evaluation unit 91 acquires three-dimensional shape information of the work being welded using camera 12 for observing molten pool, etc., and totals the three-dimensional shape information of the work. Furthermore, the welding-in-progress variation evaluation unit 91 evaluates the state of the molten pool during welding and the variation in the relative position with respect to the groove from the image captured by the camera 12 for observing the molten pool.
  • the difference information acquisition unit 92 compares the three-dimensional shape information of the workpiece acquired by the welding fluctuation evaluation unit 91 with the output data of the welding robot operation/welding condition output unit 35, and evaluates the deviation of the positional relationship.
  • the difference information acquisition unit 92 functions as a second difference information acquisition unit that identifies the difference between the three-dimensional shape information of the workpiece acquired by the welding variation evaluation unit 91 and the three-dimensional CAD data 13 .
  • the robot motion/welding condition corrector 93 corrects the welding process information based on the positional relationship deviation information output from the difference information acquirer 92, and gives commands to the robot motion based on the corrected welding process information. At this time, the robot operation/welding condition correction unit 93 corrects either the position of the welding torch 51 or the welding conditions based on the deviation of the positional relationship.
  • the control device 1 shown in FIG. 1 passes information to the robot control device 6 shown in FIG.
  • the information calculated by the control device 1 is input to the difference information obtaining section 82 before welding, and the data is input to the difference information obtaining section 92 during welding.
  • sensor data such as the laser displacement meter 11 mounted on and scanned by the three-dimensional camera 10 and the robot 61 is input to the control device 1, and the data taken into the control device 1 is
  • the point cloud data of three-dimensional coordinates are held in the control device 1 in a form that can be compared with the point cloud data of the three-dimensional CAD, and are also transferred to the information processing device 2 .
  • the difference information acquisition unit 82 uses pattern matching or the like to determine the position of the point cloud data obtained via the welding robot operation/welding condition output unit 35 and the point cloud data of the workpiece obtained by the three-dimensional shape information acquisition unit 81 or the like. Sequentially calculate and output the deviation of the relationship.
  • the difference information acquisition unit 82 is embodied on the control device 1 , but may be embodied on the information processing device 2 .
  • the robot operation/welding condition correction unit 83 adjusts the height of the welding torch 51 and the voltage/current setting values of the welding power source in FIG. change.
  • the robot operation/welding condition correction unit 83 further determines changes in welding speed, addition of weaving, and changes in weaving width based on the welding results obtained in the quality-welding condition correlation database 207, where the same level of weld quality can be obtained.
  • new welding conditions are defined by tuning the conditions of the constraint condition adding unit 33 so that the quality under the welding conditions defined by the welding robot operation/welding condition output unit 35 can be reproduced. .
  • the camera 12 for observing the molten pool mounted on the robot 61 in FIG. 1 acquires moving images of the molten pool and the front of the welding torch 51 so as to avoid the arc light, and detects information about the state of the molten pool during welding.
  • the fluctuation evaluation part 91 during welding uses techniques such as deep learning to quantify numerical values such as fluctuations in groove width in front of the welding torch 51 and the width of the molten pool in moving images with image fluctuation under welding phenomena. Grasp it.
  • the difference information acquisition unit 92 obtains the point cloud data obtained via the welding robot operation/welding condition output unit 35, and the fluctuation values of the work groove width and the molten pool width obtained by the fluctuation evaluation unit 91 during welding. are successively compared, and positional deviations are output by pattern matching or the like.
  • the robot operation/welding condition correction unit 93 changes the height of the welding torch 51 and the voltage/current setting values of the welding power source based on the sequential values of the deviation of the positional relationship obtained from the difference information acquisition unit 92 .
  • the robot operation/welding condition correction unit 93 further determines changes in the welding speed, addition of weaving, and changes in the weaving width based on the welding performance in which the same level of weld quality is obtained in the quality-welding condition correlation database 207.
  • New welding conditions are defined by tuning the welding conditions determined by the welding robot operation/welding condition output unit 35 .
  • Off-line teaching can be provided not only for spot welding but also for arc welding with line welds.
  • Offline teaching not only determines the offline teaching based on the interference between the welding torch of the welding robot and the work to be welded, but also offline teaching that focuses on improving the quality of the weld.
  • Offline teaching in arc welding and the position in actual welding Stable welding is realized by recognizing differences in relationships and correcting robot operations and welding power sources based on the differences.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes various modifications.
  • the above-described embodiments have been described in detail in order to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and are not necessarily limited to those having all the described configurations.
  • a part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and it is also possible to add the configuration of another embodiment to the configuration of one embodiment.
  • Some or all of the above configurations, functions, processing units, processing means, etc. may be realized by hardware such as integrated circuits.
  • Each of the above configurations, functions, etc. may be realized by software by a processor interpreting and executing a program for realizing each function.
  • Information such as programs, tables, and files that implement each function can be placed on recording devices such as memory, hard disks, SSDs (Solid State Drives), or recording media such as flash memory cards and DVDs (Digital Versatile Disks). can.
  • control lines and information lines indicate those considered necessary for explanation, and not all control lines and information lines are necessarily indicated on the product. In fact, it may be considered that almost all configurations are interconnected.
  • the communication means for connecting each device is not limited to a wireless LAN, and may be changed to a wired LAN or other communication means.
  • control device three-dimensional camera 11 laser displacement meter (displacement meter) 12 Molten pool observation camera 13 Three-dimensional CAD data 101 CPU unit 102 Protocol communication unit 103 Database connection unit 104 Analog input unit 105 Analog output unit 15 Operation device 2 Information processing device 21 Monitor display 200 Computer 201 CPU 202 RAMs 203 ROMs 204 HDDs 205 Communication interface 207 Quality-welding condition correlation database (database) 209 Motion analysis software 5 Digital welding machine 51 Welding torch 6 Robot controller 61 Robot 62 Positioner 7 Welding path autonomous optimization system 206 Hub 3 Welding process information creation unit 33 Constraint condition addition unit 31 Weld shape input unit 32 Welding condition input unit 34 Interference analysis unit 35 Welding robot operation/welding condition output unit (output unit) 8 pre-welding process information correction unit 81 three-dimensional shape information acquisition unit 82 difference information acquisition unit (first difference information acquisition unit) 83 Robot operation/welding condition correction unit 9 Welding process information correction unit 91 Weld

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Abstract

溶接ロボットの溶接プロセス情報を自律的に最適化する。溶接パス自律最適化システム（７）は、溶接トーチを操作する溶接ロボットによる溶接の制約条件を格納した品質－溶接条件相関データベース（２０７）と、溶接対象物の三次元ＣＡＤデータ（１３）および品質－溶接条件相関データベース（２０７）の制約条件に基づき、この溶接対象物に干渉しない溶接パスを決定する干渉解析部（３４）と、溶接パスに基づき、溶接プロセス情報を出力する溶接ロボット動作／溶接条件出力部（３５）とを備える。

Description

溶接パス自律最適化装置、溶接パス自律最適化システム、および、溶接パス自律最適化方法
　本発明は、溶接パス自律最適化装置、溶接パス自律最適化システム、および、溶接パス自律最適化方法に関わる。
　近年、溶接工程を設計する際、三次元ＣＡＤ（computer-aided design）を用いた溶接パスの自動算出手法が活用されるようになってきた。特許文献1に代表されるように溶接トーチと被溶接ワークの干渉を避けるようなオフラインティーチング解析が広く用いられている。しかし、アーク溶接などの線溶接部の欠陥、ビード形状、表面性状など品質上重要であるトーチ動作や溶接電源などの詳細な溶接条件までは決定されておらず、溶接工程設計後に実機ベースの条件最適化業務が必要であった。
　また、溶接工程設計時にコンピュータ上で実施するオフラインティーチングのシミュレーション結果と実際の溶接現場におけるロボットおよび非溶接ワークの位置関係は一致しない場合が殆どである。溶接前に三次元測定機を用いて座標補正を行い、オフラインティーチングと実溶接の位置関係のギャップを補正する試みもなされている。
　しかし、アーク溶接工程を経る製品において求められる特徴としては、欠陥のない表面性状のよい溶接ビード形状を有することである。よって、上記オフラインティーチングでこれまで実施されてきた溶接トーチと非溶接ワークの干渉を避けるようなロボットのモーション座標解析では、溶接部の品質まで最適化することは達成困難であるものと思われる。
　一方、ＴＩＧ（Tungsten Inert Gas）溶接において、溶接トーチにカメラを取り付け、画像処理を実施することで、溶接トーチの動きや溶接材の送給量、溶接電源実績を定量化する手法が記載されており、溶接熟練技能をデータベース化する試みがなされている。
　上記熟練技能データベースを用いることで、溶接前および溶接中の被溶接ワーク、溶接中のトーチの動きや、溶接材、溶接電源が溶接部品質に及ぼす影響が予測可能になる。
特開２０１２－２４８６７号公報
　特許文献１の方式は、スポット溶接におけるロボットが把持するガンと非溶接ワークの相対位置情報と溶接打点ごとの溶接打点情報とを入力するだけで、溶接動作に関する溶接ガンの進入位置や退避位置を含む空走ポイントが自動的に決定されることが特徴である。しかし、特許文献１の方式は、連続的な線溶接を行うアーク溶接、および表面性状に優れ、欠陥のない溶接ビード形状を得るための事前評価ツールとしては、適用できない。
　オフラインティーチングと実溶接の位置関係のギャップを補正する試みとしては、スポット溶接の実溶接現場において、溶接ガンと非溶接ワークのバラつきを鑑みて、ティーチングデータの溶接打点位置の補正を行うことができるとともにティーチングデータの精度の低下を防ぐことができる溶接ロボットのティーチング方法に関するものがある。しかし、このティーチング方法は、連続的な線溶接を行うアーク溶接および表面性状の優れた欠陥のない溶接ビード形状を得るための事前評価ツールとしては、適用できない。
　このように、アーク溶接部の高品質施工のための溶接ロボットのオフラインティーチングにおいては、ＣＡＤデータから得られるジオメトリ情報において干渉を避けるような座標系の数値を用いた演算に加えて、溶接熟練技能をデータベース化する試みで定量化されたアーク溶接品質に影響を及ぼす要因のデータベースを組み合わせ、オフラインティーチングと実溶接時の様々なバラつきとの差分を埋めるようなシステムが必要であるものと考える。
　そこで、本発明は、溶接ロボットの溶接プロセス情報を自律的に最適化することを課題とする。
　前記した課題を解決するため、本発明の溶接パス自律最適化装置は、溶接トーチを操作する溶接ロボットによる溶接の制約条件を格納したデータベースと、溶接対象物の三次元ＣＡＤデータおよび前記データベースの制約条件に基づき、前記溶接対象物に干渉しない溶接パスを決定する干渉解析部と、前記溶接パスに基づき、溶接プロセス情報を出力する出力部と、を備えることを特徴とする。
　本発明の溶接パス自律最適化システムは、溶接トーチを操作する溶接ロボットと、ロボットによる溶接の制約条件を格納したデータベースと、溶接対象物の三次元ＣＡＤデータおよび前記データベースの制約条件に基づき、前記溶接対象物に干渉しない溶接パスを決定する干渉解析部と、前記溶接パスに基づき、溶接プロセス情報を出力する出力部と、を備えることを特徴とする。
　本発明の溶接パス自律最適化方法は、干渉解析部が、溶接対象物の三次元ＣＡＤデータ、および、溶接ロボットによる溶接の制約条件に基づき、前記溶接対象物に干渉しない溶接パスを決定するステップと、出力部が、前記溶接パスに基づき、溶接プロセス情報を出力するステップと、を備えることを特徴とする。
　その他の手段については、発明を実施するための形態のなかで説明する。
　本発明によれば、溶接ロボットの溶接プロセス情報を自律的に最適化することが可能となる。
本実施形態に関する溶接パス自律最適化システムの全体図である。 制御装置および情報処理装置周りのハードウェア構成を示す図である。 情報処理装置の構成を示す図である。 溶接パス自律最適化システムの論理構成と動作を示す図である。 トーチ傾斜角θと溶接狙い位置を説明する図である。 トーチ後退角を説明する図である。 トーチ前進角を説明する図である。 溶接実績情報と溶接品質情報との相関を示すグラフである。
　以降、本発明を実施するための形態を、各図を参照して詳細に説明する。
　図１は、本実施形態に関する溶接パス自律最適化システム７の全体図である。
　溶接パス自律最適化システム７は、制御装置１と情報処理装置２とを含んで構成される。情報処理装置２は、三次元ＣＡＤデータ１３と品質－溶接条件相関データベース２０７にアクセス可能であり、更に制御装置１と通信可能に接続されている。情報処理装置２は、オフラインで三次元ＣＡＤデータ１３に係る溶接対象物の溶接パスを決定して溶接プロセス情報を算出する。
　制御装置１は、三次元カメラ１０と、レーザ変位計１１と、溶融池観察用カメラ１２と、デジタル溶接機５と、ロボット制御装置６と、操作機器１５に接続されている。制御装置１は、制約条件下において決定された溶接パスを、溶接トーチ５１の先端の三次元座標の時系列データとして呼び出し、実際の溶接を実行する。
　三次元ＣＡＤデータ１３が有するロボット６１および被溶接ワークのジオメトリデータと品質－溶接条件相関データベース２０７が有する溶接品質に関わるトーチ傾斜角やトーチ先端とワークの間の距離などの溶接トーチ５１の動きに関する事項は、溶接の制約条件である。
　情報処理装置２は、この溶接の制約条件のもと、最適な溶接トーチ５１の動きを含む溶接パスを演算して、オフラインティーチングにおいて溶接品質を考慮したトーチ先端動作を決定する。溶接の制約条件下において決定された溶接パスは、制御装置１から操作機器１５を用いることで溶接トーチ５１の先端の三次元座標の時系列データとして呼び出される。
　ロボット６１は、溶接トーチ５１を操作するものである。
　制御装置１は、溶接トーチ５１の先端の三次元座標の時系列データベースに関し、以下に例示する各種センサ機器で計測された計測値（溶接情報）をもとに、溶接前および溶接中にデジタル溶接機５およびロボット制御装置６を制御し、溶接トーチ５１およびロボット６１または必要に応じてポジショナ６２を用いて溶接パスを補正する。なお、以下の各種機器と、制御装置１とはそれぞれ図示省略した接続ケーブルで接続される。
　デジタル溶接機５は、制御装置１からのアナログ出力（電圧または電流）によって、溶接中の電流や電圧、アーク長、ワイヤ送給速度が制御可能である。
　ロボット制御装置６は、ロボット６１およびポジショナ６２の座標を制御するためにＬＡＮ（Local Area Network）ケーブルとＬＡＮポートを介して制御装置１および情報処理装置２と通信可能に接続され、プロトコル通信が確立されている。
　三次元カメラ１０は、溶接前において溶接トーチ５１、ロボット６１および被溶接ワークの０．０１～５ｍ空間を撮影するものである。この三次元カメラ１０は、ワークの形状を検出する三次元スキャナとして機能する。制御装置１は、三次元カメラ１０の撮影画像により、これらの位置関係を三次元的に把握して、情報処理装置２を用いて決定した三次元座標の時系列データを修正する。この三次元カメラ１０は、制御装置１と通信可能に接続され、プロトコル通信が確立されている。
　レーザ変位計１１は、溶接前において溶接トーチ５１、被溶接ワークおよび被溶接ワーク開先の０．０１mm～５００mｍ空間における位置関係を三次元的に計測するものである。この制御装置１は、レーザ変位計１１が計測した位置により、三次元カメラ１０および制御装置１を用いて決定した三次元座標の時系列データを修正する。レーザ変位計１１は、制御装置１と通信可能に接続され、プロトコル通信が確立されている。このレーザ変位計１１は、溶接ロボットと開先の相対位置を特定する変位計である。
　溶融池観察用カメラ１２は、溶接中において溶接トーチ５１の先端および被溶接ワーク開先の０．０１～５０ｍｍ空間を撮影するものである。制御装置１は、溶融池観察用カメラ１２の撮影画像により、これらの位置関係を三次元的に把握して、レーザ変位計１１および制御装置１を用いて決定された三次元座標の時系列データを修正する。この溶融池観察用カメラ１２は、制御装置１と通信可能に接続され、プロトコル通信が確立されている。
　なお、本発明は、複数の装置が連携して動作するシステムに限定されず、単一の装置内で動作が完結する溶接パス自律最適化装置であってもよく、限定されない。
　図２は、制御装置１および情報処理装置２周りのハードウェア構成を示す図である。
　制御装置１は、例えば、ＰＬＣ（Programmable Logic Controller）として構成され、ＣＰＵユニット１０１と、追加ユニットであるプロトコル通信ユニット１０２と、データベース接続ユニット１０３と、アナログ入力ユニット１０４と、アナログ出力ユニット１０５を含んで構成される。制御装置１を構成するＰＬＣは、ＣＰＵユニット１０１への追加ユニットの装着によって機能を拡張させることができる。
　プロトコル通信ユニット１０２は、ロボット制御装置６、三次元カメラ１０、レーザ変位計１１、溶融池観察用カメラ１２とイーサネット（登録商標）を介して通信する。
　データベース接続ユニット１０３は、品質－溶接条件相関データベース２０７および情報処理装置２であるコンピュータと通信する。
　アナログ入力ユニット１０４は、デジタル溶接機５の電圧または電流によるアナログ入力をデジタルデータに変換する。
　アナログ出力ユニット１０５は、デジタル溶接機５のデジタルデータに基づいて電圧または電流に変換し、アナログ出力を制御する。これらのデジタルデータは情報処理装置２用のモニタディスプレイ２１や、制御装置１用の操作機器１５であるタブレット端末をＨＭＩ（Human Machine Interface）として、ハブ２０６経由でデータを閲覧および監視することができる。
　制御装置１に入力される溶接情報は、デジタル溶接機５から入力される電流や電圧、アーク長およびワイヤ送給速度であり、アナログ入力ユニット１０４を通して得られる。
　また、ロボット制御装置６から入力される溶接トーチ５１の先端の三次元座標の時系列データと、三次元カメラ１０から入力される溶接トーチ５１と、被溶接ワークおよび被溶接ワーク開先の座標情報が、イーサネットを用いたプロトコル通信ユニット１０２を通して得られる。
　また、レーザ変位計１１から入力される溶接トーチ５１、被溶接ワークおよび被溶接ワーク開先情報がアナログ入力ユニット１０４を通して得られる。最後に溶融池観察用カメラ１２から入力される溶接トーチ５１の先端および被溶接ワーク開先の座標情報が、イーサネット（登録商標）を用いたプロトコル通信ユニット１０２を通して得られる。
　溶接に関する情報は、制御装置１内のＣＰＵユニット１０１内のストレージに一時保存され、データベース接続ユニット１０３を通して、品質－溶接条件相関データベース２０７に格納される。溶接後に制御装置１を用いて品質－溶接条件相関データベース２０７から任意の値を読み込むことで、制御装置１からデジタル溶接機５、ロボット制御装置６の動作制御および三次元カメラ１０、レーザ変位計１１、溶融池観察用カメラ１２の撮影条件制御も可能である。
　図３は、情報処理装置２の構成を示す図である。
　情報処理装置２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）２０２と、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０３と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）２０４と、通信インタフェース２０５とを有するコンピュータとして構成される。
　通信インタフェース２０５は、外部の通信装置であるハブ２０６と接続され、品質－溶接条件相関データベース２０７と情報のやり取りを実施する。ＨＤＤ２０４内には三次元ＣＡＤデータ１３が格納され、モーション解析ソフトウェア２０９がインストールされており、必要に応じてデータやり取りやソフトウェア実行が情報処理装置２内で実行される。
　図４は、溶接パス自律最適化システム７の論理構成と動作を示す図である。
　溶接パス自律最適化システム７は、溶接プロセス情報作成部３と、溶接前プロセス情報補正部８と、溶接中プロセス情報補正部９を有する。溶接パス自律最適化システム７は、溶接パス自律最適化方法を実行する。溶接パス自律最適化方法は、溶接対象物の三次元ＣＡＤデータ１３、および、溶接ロボットによる溶接の制約条件に基づき、溶接対象物に干渉しない溶接パスを決定するステップと、この溶接パスに基づき、溶接プロセス情報を出力するステップとを備えている。
　溶接プロセス情報作成部３は、品質－溶接条件相関データベース２０７とトーチ傾斜角／狙い位置などの制約条件付加部３３と、溶接部形状入力部３１と、溶接条件入力部３２と、三次元ＣＡＤデータ１３と、モーション解析ソフトウェア２０９と干渉解析部３４と、溶接ロボット動作／溶接条件出力部３５を有する。品質－溶接条件相関データベース２０７は、溶接パス自律最適化システム７を実行する前に構築しておかなければならない。また、干渉解析部３４は、ＣＰＵ２０１がモーション解析ソフトウェア２０９を実行することにより具現化される。
　制約条件付加部３３は、品質－溶接条件相関データベース２０７と、溶接部形状入力部３１および溶接条件入力部３２で入力された溶接部形状および溶接条件とに対し、溶接部の品質上の観点からトーチ傾斜角θやトーチ先端とワークの間の距離などの情報を出力する。制約条件付加部３３によって出力された溶接制約条件と、三次元ＣＡＤデータ１３とを合わせて、干渉解析部３４の制約条件とする。干渉解析部３４は、この制約条件の下でモーション干渉解析を行う。これにより、干渉解析部３４は、品質上のトーチなどの制約条件を満たしつつ、ワークとの干渉のないロボット動作を見出すことが可能となる。
　発明者らは、ロボット溶接または手動溶接における溶接トーチ５１の動きや傾斜角、前進／後進角、溶接狙い位置、トーチ先端とワークの間の距離、溶接電源の電流／電圧の時間履歴などの溶接実績情報が、溶接ビードのフランク角、止端半径、ビード幅、ビード高さ、脚長、溶接欠陥などの溶接品質情報と相関することを見出した。
　そして発明者らは、ビードのたれ具合という溶接品質に対して、溶接トーチ５１のトーチ傾斜角と、溶接狙い位置とが大きく影響することを見出した。
　図５は、トーチ傾斜角θと溶接狙い位置を説明する図である。
　図５において、母材４１，４２は平面状であり、略水平に設置された母材４２の上に、母材４１が垂直に支持されている。溶接トーチ５１は、先端にワイヤ５２が長さＬＷだけ送り出されている。距離ＬＤは、トーチ先端からワイヤ５２の方向にて母材４１と接触するまでの距離のことをいう。「トーチ先端とワークの間の距離」とは、距離ＬＤのことである。
　この溶接トーチ５１は、所定のトーチ傾斜角θだけ傾斜しており、例えば紙面奥側に移動している。トーチ傾斜角θは、溶接トーチ５１の傾斜角のことであり、溶接進行方向の垂直面における傾斜角度のことをいう。
　狙い位置ＬＴは、母材４１，４２の平板が成すＬ字頂点から、溶接トーチ５１の軸と母材４２の交点までの距離を示している。溶融ビード４０の脚長ＬＦは、ビード幅のことであり、母材４１，４２の平板が成す辺から溶融ビード４０の端部までの距離である。脚長ＬＦは、溶接品質を示す指標のひとつである。
　図６は、トーチ後退角を説明する図である。
　図６において、母材４１，４２は平面状であり、略水平に設置された母材４２の上に、母材４１が垂直に支持されている。溶接トーチ５１は、紙面左側に移動しており、母材４１，４２の間には溶融ビード４０が形成されている。ここで、トーチ後退角とは、溶接トーチ５１の溶接進行方向に対し平行な後方傾斜角度α１のことをいう。
　図７は、トーチ前進角を説明する図である。
　図７において、母材４１，４２は平面状であり、略水平に設置された母材４２の上に、母材４１が垂直に支持されている。溶接トーチ５１は、紙面左側に移動しており、母材４１，４２の間には溶融ビード４０が形成されている。ここで、トーチ前進角とは、溶接トーチ５１の溶接進行方向に対し平行な前方傾斜角度α２のことをいう。
　また、発明者らは、溶接品質のうち、特にアンダーカットに対して、溶接機の電力出力が大きく影響することを見出した。ここで溶接機の電力出力とは、溶接機に流す電流と溶接機に印加する電圧の積のことをいう。
　図８は、溶接実績情報と溶接品質情報との相関を示すグラフである。
　グラフの横軸は、品質－溶接条件相関データベース２０７から予測された脚長を示す。縦軸は、実測された脚長を示す。ここで脚長とは、溶接品質情報のひとつである。各プロットは、各溶接実績情報に基づく溶接を示しており、所定の相関関係を有している。このように、溶接実績情報が判明すると、その溶接品質情報を予測可能である。
　よって、溶接パス自律最適化システム７は、溶接実績情報と溶接品質情報との関係を多変量解析等で明らかにして、それぞれの溶接実績における溶接品質への影響度合いを相関係数などの数値として品質－溶接条件相関データベース２０７に格納する。溶接パス自律最適化システム７は、この溶接実績における溶接品質への影響度合いを制約条件として、溶接パスを決定することで、所定の溶接品質を担保する溶接パスを算出可能である。
　なお、溶接実績情報と溶接品質情報との関係に対し、多変量解析の適用が困難な場合には、人工知能（ＡＩ：Artificial Intelligence）による機械学習法にて相関係数を求めてもよい。
　図４に戻り説明を続ける。溶接部形状入力部３１では、主に被溶接ワークの材質や溶接開先形状情報を入力する。溶接開先形状に関する情報は、鋼種などのミルシートの情報、溶接ワイヤの種類、溶接ワイヤ径、溶接方式、開先パターン(Ｉ字形状、Ｖ字形状、レ字形状、Ｙ字形状、Ｋ字形状、Ｊ字形状、Ｘ字形状、Ｕ字形状、Ｈ字形状など)、開先角度、ルート長さ、ルートギャップ長、開先加工時の粗度などが挙げられる。
　溶接条件入力部３２では、主に溶接条件を入力する。溶接条件に関する情報は、溶接電源の設定電圧、電流、溶接速度、ウィービング周波数、ウィービング幅、ワイヤ送給速度、ワイヤ突出し長、シールドガス種類と流量、多層盛溶接であればパス間時間やハツリの有無などが挙げられる。
　三次元ＣＡＤデータ１３では、開先形状の情報を有する被溶接ワーク、ロボット６１、溶接拘束時の治具、ポジショナ６２、各層の溶接ビードの三次元モデル情報を有する。また、溶接部形状入力部３１、溶接条件入力部３２の情報に関しては、三次元ＣＡＤ内のアノテーションに情報が入力されることが望ましい。
　図３に示すＣＰＵ２０１がモーション解析ソフトウェア２０９を実行することで干渉解析部３４（図４参照）が具現化され、三次元ＣＡＤデータ１３に含まれるあらゆる構成部品の位置、速度、加速度、を含むキネマティクス、およびジョイント反力、慣性力、動力要件を含むダイナミクスに関する全ての定量的情報が算出可能である。この機能は、市販の三次元ＣＡＤソフトウェアの一機能として備わっていることが多く、溶接プロセス情報作成部３においては、溶接ロボットのモーションに関し、被溶接ワークや治具、ポジショナ６２と干渉しないようオフラインティーチングで溶接パスを決定するものである。
　干渉解析部３４は、品質－溶接条件相関データベース２０７から得られた溶接トーチ５１の傾斜角やトーチ先端とワークの間の距離（ほぼ溶接ワイヤ狙い位置と同等の値）などの制約条件に基づき、三次元ＣＡＤのＡＰＩ（Application Programming Interface）を用いて、三次元ＣＡＤデータ１３に対し、ソフトウェア上でジオメトリを変更して溶接パスを決定する。つまり、干渉解析部３４は、溶接対象物の三次元ＣＡＤデータ１３および品質－溶接条件相関データベース２０７の制約条件に基づき、この溶接対象物に干渉しない溶接パスを決定する。
　干渉解析部３４は、ジオメトリ変更において、例えば、溶接トーチ５１の角度や回転などを実行する。ジオメトリ変更に関する絶対量は、三次元ＣＡＤデータ１３内におけるアノテーション情報に格納された溶接部形状入力部３１、溶接条件入力部３２の出力情報と品質－溶接条件相関データベース２０７に基づく多変量解析などで決定される。
　溶接ロボット動作／溶接条件出力部３５は、ロボット６１の溶接トーチ５１先端の座標系に着目した時系列軌道変化のポイントデータを、ＣＳＶ（Comma Separated Values）形式のファイルまたは品質－溶接条件相関データベース２０７に出力する。この出力データは、制御装置１に取り込まれる。溶接ロボット動作／溶接条件出力部３５は、溶接パスに基づき、溶接プロセス情報を出力する出力部である。溶接ロボット動作／溶接条件出力部３５が出力する溶接プロセス情報には、少なくとも溶接トーチ５１のトーチ傾斜角および溶接狙い位置の情報が含まれる。
　溶接前プロセス情報補正部８は、例えば図１に示す制御装置１上で具現化され、三次元形状情報取得部８１と、差分情報取得部８２と、ロボット動作／溶接条件補正部８３とを含んで構成される。溶接前プロセス情報補正部８は、三次元カメラ１０により、溶接前のワークの三次元形状情報、および開先形状情報を取得し、三次元ＣＡＤデータ１３との差分を特定して、溶接プロセス情報を補正する。
　三次元形状情報取得部８１は、三次元カメラ１０、レーザ変位計１１などを用いて溶接前のワークの三次元形状情報を取得し、ワークの三次元形状情報を集計する。三次元形状情報取得部８１は、溶接前のワークの三次元形状情報および開先形状情報の少なくともいずれかを含む溶接対象物の三次元形状情報を取得する。
　差分情報取得部８２は、三次元形状情報取得部８１が取得したワークの三次元形状情報と、溶接ロボット動作／溶接条件出力部３５の出力データとを比較し、位置関係のずれを評価する。差分情報取得部８２は、ワークの三次元形状情報および開先形状情報と三次元ＣＡＤデータ１３との差分を特定する第１の差分情報取得部として機能する。換言すると、差分情報取得部８２は、三次元ＣＡＤデータ１３と、溶接対象物の三次元形状情報との差分を特定する。
　ロボット動作／溶接条件補正部８３は、差分情報取得部８２から出力される位置関係ずれ情報を基に、ロボット６１に命令を与える。つまりロボット動作／溶接条件補正部８３は、差分情報取得部８２から出力される差分により、溶接プロセス情報を補正する。
　溶接前プロセス情報補正部８により、溶接ロボット動作／溶接条件出力部３５で得られる溶接ロボット動作／溶接条件を用い、高品質なロボット溶接が自動で実行され、コンピュータと現実でのワーク配置や開先加工精度などに起因する位置関係のギャップを自動認識し、ロボット動作に補正を加える。
　溶接中プロセス情報補正部９は、溶接中変動評価部９１と、差分情報取得部９２と、ロボット動作／溶接条件補正部９３から構成される。
　溶接中変動評価部９１は、溶融池観察用カメラ１２などを用いて溶接中のワークの三次元形状情報を取得し、ワークの三次元形状情報を集計する。更に溶接中変動評価部９１は、溶融池観察用カメラ１２で撮影した画像から溶接中の溶融池の状態、および開先との相対位置の変動を評価する。
　差分情報取得部９２は、溶接中変動評価部９１が取得したワークの三次元形状情報と溶接ロボット動作／溶接条件出力部３５の出力データとを比較し、位置関係のずれを評価する。差分情報取得部９２は、溶接中変動評価部９１が取得したワークの三次元形状情報と三次元ＣＡＤデータ１３との差分を特定する第２の差分情報取得部として機能する。
　ロボット動作／溶接条件補正部９３は、差分情報取得部９２で出力される位置関係ずれ情報を基に、溶接プロセス情報を補正し、補正した溶接プロセス情報に基づいてロボットモーションに命令を与える。このとき、ロボット動作／溶接条件補正部９３は、位置関係のずれを基に、溶接トーチ５１の位置及び溶接条件のいずれかを補正する。
　溶接中プロセス情報補正部９により、溶接ロボット動作／溶接条件出力部３５で得られる溶接ロボット動作／溶接条件を用い、高品質なロボット溶接が自動で実行され、コンピュータと現実での開先などにおける位置関係のギャップを自動認識し、ロボット動作に補正を加える。
　図１に示す制御装置１は、図１に示すロボット制御装置６に情報を渡して、ロボット６１およびポジショナ６２のモーション制御のインプットとなる。制御装置１が算出した情報は、溶接前に差分情報取得部８２へ入力されるとともに、溶接中に差分情報取得部９２へデータが入力される。
　三次元形状情報取得部８１では、三次元カメラ１０、ロボット６１などに搭載され、走査されたレーザ変位計１１などのセンサデータが制御装置１に入力され、制御装置１内に取り込まれたデータは三次元座標の点群データとして、三次元ＣＡＤの点群データと比較可能な形で制御装置１に保持されるとともに、情報処理装置２に転送される。
　差分情報取得部８２は、溶接ロボット動作／溶接条件出力部３５を介して得られる点群データと、三次元形状情報取得部８１などで得られるワークの点群データとを、パターンマッチング等により位置関係のずれを逐次計算して出力する。差分情報取得部８２は、制御装置１上で具現化されるが、情報処理装置２上で具現化されてもよい。
　ロボット動作／溶接条件補正部８３は、差分情報取得部８２から得られた位置関係のずれの逐次の値をもとに、図１の溶接トーチ５１の高さと溶接電源の電圧／電流設定値を変更する。ロボット動作／溶接条件補正部８３は更に、溶接速度の変更やウィービングの追加やウィービング幅の変更を品質－溶接条件相関データベース２０７の同程度の溶接部品質が得られる溶接実績から決定し、三次元形状情報取得部８１においても、溶接ロボット動作／溶接条件出力部３５で定義した溶接条件での品質が再現できるように、制約条件付加部３３の条件をチューニングすることで新たな溶接条件を定義する。
　図１のロボット６１に搭載された溶融池観察用カメラ１２は、アーク光を避けるように溶接トーチ５１の前方や溶融池の動画を取得して、溶接中の溶融池の状態情報を検出する。溶接中変動評価部９１は、溶接現象下での映像揺らぎのある動画において、ディープラーニング等の技術を用いて溶接トーチ５１の前方の開先幅の変動および、溶融池の幅などの数値を定量的に把握する。
　差分情報取得部９２は、溶接ロボット動作／溶接条件出力部３５を介して得られる点群データと、溶接中変動評価部９１で得られたワークの開先幅の変動及び溶融池幅の変動値を逐次比較し、パターンマッチング等で位置関係のずれを出力する。
　ロボット動作／溶接条件補正部９３は、差分情報取得部９２から得られた位置関係のずれの逐次値をもとに、溶接トーチ５１の高さと溶接電源の電圧／電流設定値を変更する。ロボット動作／溶接条件補正部９３は更に、品質－溶接条件相関データベース２０７にて同程度の溶接部品質が得られる溶接実績から、溶接速度の変更やウィービングの追加やウィービング幅の変更を決定し、溶接ロボット動作／溶接条件出力部３５で決定した溶接条件をチューニングすることで新たな溶接条件を定義する。
　以上説明した本実施形態で、溶接変形や溶融池変動を反映した溶接ロボット軌道の溶接が可能であり、アーク溶接部の高品質施工のための溶接ロボットのオフラインティーチングシステム、および実溶接におけるバラつき下でティーチングしたロボット溶接パスを自律的に最適化するシステムを提供できる。
　本実施形態では、更に以下の効果が得られる。
　（１）スポット溶接だけではなく、線溶接部を有するアーク溶接におけるオフラインティーチングを提供できる。
　（２）溶接ロボットの溶接トーチと被溶接ワークの干渉によるオフラインティーチングの決定だけではなく、溶接部の品質向上に着目したオフラインティーチングも可能となる
　（３）アーク溶接におけるオフラインティーチングと実溶接における位置関係のばらつきに対しても、その違いを認識し、相違点からロボット動作や溶接電源側の補正によって安定的な溶接を実現する。
（変形例）
　本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば上記した実施形態は、本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることも可能である。
　上記の各構成、機能、処理部、処理手段などは、それらの一部または全部を、例えば集積回路などのハードウェアで実現してもよい。上記の各構成、機能などは、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈して実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイルなどの情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの記録装置、または、フラッシュメモリカード、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）などの記録媒体に置くことができる。
　各実施形態に於いて、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
　さらに、各装置を繋ぐ通信手段は、無線ＬＡＮに限定せず、有線ＬＡＮやその他の通信手段に変更してもよい。
１　制御装置
１０　三次元カメラ
１１　レーザ変位計　（変位計）
１２　溶融池観察用カメラ
１３　三次元ＣＡＤデータ
１０１　ＣＰＵユニット
１０２　プロトコル通信ユニット
１０３　データベース接続ユニット
１０４　アナログ入力ユニット
１０５　アナログ出力ユニット
１５　操作機器
２　情報処理装置
２１　モニタディスプレイ
２００　コンピュータ
２０１　ＣＰＵ
２０２　ＲＡＭ
２０３　ＲＯＭ
２０４　ＨＤＤ
２０５　通信インタフェース
２０７　品質－溶接条件相関データベース（データベース）
２０９　モーション解析ソフトウェア
５　デジタル溶接機
５１　溶接トーチ
６　ロボット制御装置
６１　ロボット
６２　ポジショナ
７　溶接パス自律最適化システム
２０６　ハブ
３　溶接プロセス情報作成部
３３　制約条件付加部
３１　溶接部形状入力部
３２　溶接条件入力部
３４　干渉解析部
３５　溶接ロボット動作／溶接条件出力部　（出力部）
８　溶接前プロセス情報補正部
８１　三次元形状情報取得部
８２　差分情報取得部　（第１の差分情報取得部）
８３　ロボット動作／溶接条件補正部
９　溶接中プロセス情報補正部
９１　溶接中変動評価部
９２　差分情報取得部　（第２の差分情報取得部）
９３　ロボット動作／溶接条件補正部

Claims (11)

  1. 　溶接トーチを操作する溶接ロボットによる溶接の制約条件を格納したデータベースと、
    　溶接対象物の三次元ＣＡＤデータおよび前記データベースの制約条件に基づき、前記溶接対象物に干渉しない溶接パスを決定する干渉解析部と、
    　前記溶接パスに基づき、溶接プロセス情報を出力する出力部と、
    　を備えることを特徴とする溶接パス自律最適化装置。
  2. 　前記溶接プロセス情報は、少なくとも前記溶接トーチの傾斜角および溶接狙い位置の情報を含む、
    　ことを特徴とする請求項１に記載の溶接パス自律最適化装置。
  3. 　前記制約条件は、少なくとも前記溶接トーチの傾斜角および溶接狙い位置の制約条件を含む、
    　ことを特徴とする請求項１に記載の溶接パス自律最適化装置。
  4. 　ワークの形状を検出する三次元スキャナと、
    　前記三次元スキャナにより、溶接前のワークの三次元形状情報、および開先形状を取得し、前記三次元ＣＡＤデータとの差分を特定して、前記溶接プロセス情報を補正する溶接前プロセス情報補正部と、
    　を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の溶接パス自律最適化装置。
  5. 　前記溶接前プロセス情報補正部は、
    　溶接前のワークの三次元形状情報および開先形状を取得する三次元形状情報取得部と、
    　前記ワークの三次元形状情報および開先形状と前記三次元ＣＡＤデータとの差分を特定する第１の差分情報取得部と、
    　を備えることを特徴とする請求項４に記載の溶接パス自律最適化装置。
  6. 　前記溶接ロボットと開先の相対位置を特定する変位計と
    　溶融池観察用のカメラと、
    　前記カメラで撮影した画像から溶接中の溶融池の状態、および開先との相対位置の変動を評価し、前記三次元ＣＡＤデータとの差分を特定して、前記溶接プロセス情報を補正する溶接中プロセス情報補正部と、
    　を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の溶接パス自律最適化装置。
  7. 　前記溶接中プロセス情報補正部は、
    　前記カメラで撮影した画像から溶接中の溶融池の状態、および開先との相対位置の変動を評価する溶接中変動評価部と、
    　前記溶接中変動評価部が取得したワークの三次元形状情報と前記三次元ＣＡＤデータとの差分を特定する第２の差分情報取得部と、
    　を備えることを特徴とする請求項６に記載の溶接パス自律最適化装置。
  8. 　溶接トーチを操作する溶接ロボットと、
    　ロボットによる溶接の制約条件を格納したデータベースと、
    　溶接対象物の三次元ＣＡＤデータおよび前記データベースの制約条件に基づき、前記溶接対象物に干渉しない溶接パスを決定する干渉解析部と、
    　前記溶接パスに基づき、溶接プロセス情報を出力する出力部と、
    　を備えることを特徴とする溶接パス自律最適化システム。
  9. 　溶接対象物の三次元ＣＡＤデータ、および、溶接ロボットによる溶接の制約条件に基づき、前記溶接対象物に干渉しない溶接パスを決定するステップと、
    　前記溶接パスに基づき、溶接プロセス情報を出力するステップと、
    　を備えることを特徴とする溶接パス自律最適化方法。
  10. 　溶接前のワークの三次元形状情報および開先形状情報の少なくともいずれかを含む溶接対象物の三次元形状情報を取得するステップと、
    　前記三次元ＣＡＤデータと、前記溶接対象物の三次元形状情報との差分を特定するステップと、
    　前記差分により前記溶接プロセス情報を補正するステップと、
    　を更に備えることを特徴とする請求項９に記載の溶接パス自律最適化方法。
  11. 　溶接中の開先形状情報を入力するステップと、
    　溶接中の溶融池の状態情報を検出するステップと、
    　前記開先形状情報と前記溶融池の状態情報とにより、位置関係のずれを評価するステップと、
    　前記位置関係のずれを基に、溶接トーチの位置及び溶接条件のいずれかを補正するステップと、
    　をさらに備えることを特徴とする請求項９または１０に記載の溶接パス自律最適化方法。
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