Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

昨年度の研究より,視覚システムを用いて疑似溶接線を認識するための基本システムを構築した.
本年度は,取得した画像データを人工知能としてのニューラルネットワークシステムに入力し,溶接線の認識とその自動追従を実現するためのシステムの完成を図った.さらに、溶接線の検出にとどまらず、溶融池状態を監視する視覚システムを構築し、裏波溶接における溶込み制御の可能性について検討した。
(1)取得画像の前処理 CCDカメラで取り込んだ画像データをニューラルネットワークに入力するため,取得画像に2次元空間フィルタを用いて平滑化処理を施し,これにLOGフィルタと呼ばれる2次微分系のフィルタを適用し2値化処理を施して溶接線のエッヂを強調し,これをニューラルネットワークへの入力情報とした.
(2)開発システムによる追従実験種々の表面状態,母材の材質,板厚および開先形状,継手形状(突合せ,重ねすみ肉,すみ肉継手等),溶接法,照明状態,アーク条件等の種々の条件を変動した場合について構築したシステムを実際に適用して溶接線認識実験を行い,その有効性を確認した.また,鋼板の突合せ溶接実験を行い,溶接線の認識とその自動追従に対する本システムの有効性および実用性を確認した.さらに,溶融池近傍画像から溶接線を抽出する手法を提案し,追従制御のフィードバック制御の可能性を示した.
(3)溶融池の観察溶接線の自動追従制御だけでは良好な溶接は得られない.そこで,本研究を発展させ,溶融池を実時間で監視し,その形状・寸法を測定してこれを制御し、最適な溶込みの溶接を得るための視覚制御システムの構築を行った。その結果、追従制御システムと溶込み制御システムを組み合わせることにより,良好な自動ロボット溶接が可能となることを示した.