JP2012254477A - Method and system for detecting welding anomaly - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、溶接施工の異常を画像処理の手法を用いて自動で検出することができる溶接異常検知方法及び溶接異常検知装置に関する。 The present invention relates to a welding abnormality detection method and a welding abnormality detection apparatus capable of automatically detecting an abnormality in welding construction using an image processing technique.
従来より、溶接作業の自動化のために溶接ロボットが用いられている。溶接ロボットによる溶接施工においては、ロボットアームに設けられた各軸駆動モータの作動制御によりロボット姿勢が変化しつつ溶接作業が行なわれる。斯かる溶接作業において、溶接アークや溶融池近傍を直接見ることができる場合には、オペレータによる直接観察により、溶接電流等の溶接条件の変更や溶接位置の修正を行っている。 Conventionally, welding robots have been used to automate welding operations. In the welding work by the welding robot, the welding operation is performed while the robot posture is changed by the operation control of each axis driving motor provided in the robot arm. In such a welding operation, when the vicinity of the welding arc or the molten pool can be directly observed, the welding conditions such as the welding current are changed and the welding position is corrected by direct observation by the operator.
しかしながら、溶接対象であるワークが大型である場合には、オペレータによる直接観察ができないことが多く、仮にできたとしても、ポジショナによりワークの姿勢も変化することもあるので、オペレータ作業に危険が伴うことも否めない。
このような問題に対して、特許文献１，２は、遠隔監視技術を開示している。
例えば、特許文献１は、溶融プールを照射するレーザ線状光照射手段と、照射されるレーザ光を透過させる干渉フィルタを備え、溶融プールを観測するように設置された撮像手段と、該撮像手段によって検出された画像信号をディジタル化したのち各画素の輝度値を記憶し、溶融プールの情報を算出する画像処理手段と、該画像処理手段が算出した溶融プール情報より溶接状況を判断し、適正な溶接状態に保つための溶接電力，トーチ移動速度，位置などを算出する溶接条件制御手段と、該溶接条件制御手段により算出された溶接電力，トーチ移動速度，位置などに基づき実際の加工機の制御を行う溶接加工手段とを備えた自動溶接加工装置において、前記レーザ線状光照射手段によりレーザ線状光を溶融プールの被測定部位に投射し、撮像手段を該レーザ線状光の投射された溶融プール被測定部位を観測できる位置に設置し、観測した画像よりレーザ線状光の輝線の座標を画像処理手法により計測し、溶融プールの情報として算出する自動溶接加工装置を開示する。
However, when the workpiece to be welded is large, direct observation by the operator is often not possible, and even if it can be done, the posture of the workpiece may be changed by the positioner, so there is a danger in operator work. I can't deny that either.
For such problems, Patent Documents 1 and 2 disclose remote monitoring technology.
For example, Patent Document 1 discloses a laser linear light irradiating unit that irradiates a molten pool, an imaging unit that includes an interference filter that transmits the irradiated laser light, and is installed to observe the molten pool, and the imaging unit. After digitizing the image signal detected by the above, the luminance value of each pixel is stored, the image processing means for calculating the information of the molten pool, the welding status is judged from the molten pool information calculated by the image processing means, Welding condition control means for calculating welding power, torch moving speed, position, etc. for maintaining a stable welding state, and the actual processing machine's performance based on the welding power, torch moving speed, position, etc. calculated by the welding condition control means. In an automatic welding processing apparatus comprising a welding processing means for performing control, the laser linear light irradiation means projects a laser linear light onto a measurement site of a molten pool, and images are taken. The stage is installed at a position where the measurement area of the molten pool on which the laser linear light is projected can be observed, and the coordinates of the bright line of the laser linear light are measured from the observed image by an image processing method and calculated as melting pool information An automatic welding apparatus is disclosed.
すなわち、特許文献１の自動溶接加工装置は、光切断法センサにより、溶融池の幅を検知し、溶融池の幅の変動から溶接状況を判断して、溶接条件（溶接電流、溶接電圧、溶接速度、溶接狙い位置など）を自動調節するものとなっている。ラインレーザの設置数を増やすことで、よりきめ細かい計測を行う技術にも言及している。
特許文献２は、溶接トーチを搭載した溶接ヘッドが溶接ラインに沿って自動的に移動して溶接を行う自動溶接システムにおいて、前記溶接ヘッドに搭載されて、溶融池を撮像する赤外線カメラと、該赤外線カメラからの撮像データに基づき、前記溶融池の温度分布や形状等を特徴づける特徴データを抽出して、当該特徴データを実測値として出力する画像処理部と、予め理想的な溶接を行い、その際に形成される溶融池の特徴データを目標値として記憶しておき、当該目標値に前記画像処理部からの前記実測値が一致するように溶接電流、溶接速度、溶接トーチの狙い位置等の溶接条件のうち少なくとも１を操作する制御部と有する自動溶接システムを開示する。
That is, the automatic welding apparatus of Patent Document 1 detects the width of the molten pool by the optical cutting method sensor, determines the welding state from the fluctuation of the molten pool width, and determines the welding conditions (welding current, welding voltage, welding). Speed, welding target position, etc.) are automatically adjusted. It also mentions a technology that makes finer measurements by increasing the number of line lasers installed.
Patent Document 2 discloses an automatic welding system in which a welding head mounted with a welding torch automatically moves along a welding line to perform welding, an infrared camera mounted on the welding head and images a molten pool, Based on the imaging data from the infrared camera, extract characteristic data characterizing the temperature distribution and shape of the molten pool, and perform an ideal welding in advance with an image processing unit that outputs the characteristic data as an actual measurement value, The characteristic data of the weld pool formed at that time is stored as a target value, and the welding current, welding speed, target position of the welding torch, etc. so that the measured value from the image processing unit matches the target value. An automatic welding system having a control unit for operating at least one of the welding conditions is disclosed.
すなわち、特許文献２の自動溶接システムは、赤外光を捉えるカメラを用いて、溶融池の形状の特徴を捉え、正常溶接時の特徴量を正常状態として記録して、実際の溶接時の特徴量と正常状態の特徴量を比較することで溶接異常を検知し、溶接条件（溶接電流・溶接速度、溶接狙い位置など）を調整するものとなっている。加えて、光切断法などを用いた溶接後のビード形状を計測するための検査装置も備えている。 In other words, the automatic welding system of Patent Document 2 uses a camera that captures infrared light to capture the characteristics of the shape of the molten pool, and records the characteristic amount during normal welding as a normal state. The welding abnormality is detected by comparing the quantity and the characteristic quantity in the normal state, and the welding conditions (welding current / welding speed, welding target position, etc.) are adjusted. In addition, an inspection device for measuring a bead shape after welding using an optical cutting method or the like is also provided.
溶接作業においては、溶接アークや溶融池近傍を観察しつつ、ブローホール、抜け落ち、アンダカット、オーバーラップなどの溶接不良の発生の有無や、溶融池表面にスラグが異常な状態で発生している等を確認する必要がある。
これらの状況は、溶融池や溶接ビード（ビード）の形状にその症状が現れるため、溶融池やビードの３次元形状を観察することが有効である。オペレータによる目視観察が有効であることはもちろんであるが、溶接対象であるワークが大型である場合や狭開先の溶接を行わなければならない場合はオペレータによる直接観察ができないことが多く、何よりもロボット溶接の場合は、オペレータの立ち入り範囲が制限され、直接観察が基本的に困難である。
In welding work, while observing the welding arc and the vicinity of the molten pool, there is a weld failure such as blowhole, dropout, undercut, overlap, etc., and slag is generated in an abnormal state on the molten pool surface Etc. need to be confirmed.
In these situations, since the symptom appears in the shape of the molten pool and the weld bead (bead), it is effective to observe the three-dimensional shape of the molten pool and the bead. Of course, visual observation by the operator is effective, but when the workpiece to be welded is large or when welding of a narrow groove must be performed, direct observation by the operator is often not possible. In the case of robot welding, the operator's entry range is limited, and direct observation is basically difficult.
そこで、この問題を解決すべく、特許文献１を採用したとしても、アンダカット、オーバーラップと言ったビードの断面形状の異常の検知はできるものの、溶融池の幅しか計測できない故、溶融池の高さに症状が現れる抜け落ちのような溶接異常の検出が難しい。また、きめ細かい形状計測を行いたい場合、レーザ線を複数本並べれば実現できるが、そうすると多くのレーザ投光器が必要になるため、センサが大きくなり、装置の肥大化、溶接ロボットへの実装が困難となる。 In order to solve this problem, even if Patent Document 1 is adopted, although it is possible to detect abnormalities in the cross-sectional shape of the bead such as undercut and overlap, only the width of the molten pool can be measured. It is difficult to detect welding abnormalities such as dropouts that show symptoms at height. In addition, if you want to measure fine shapes, you can achieve it by arranging multiple laser beams, but doing so requires many laser projectors, which increases the size of the sensor and makes it difficult to enlarge the equipment and mount it on a welding robot. Become.
一方、特許文献２の技術を採用すれば、溶融池の温度分布により溶融池の３次元形状を推定することが可能かもしれない。しかしながら、スラグと溶融池には温度差があるため、溶融池が凝固する近傍では温度分布が安定せず、正確な溶融池の３次元形状の推定が困難であるといった問題が発生する。また、溶接時のトーチ姿勢や開先形状毎に正常溶接時のプール形状が変わってしまうため、適用対象のワークによっては正常状態の認識が困難となる。 On the other hand, if the technique of Patent Document 2 is adopted, it may be possible to estimate the three-dimensional shape of the molten pool from the temperature distribution of the molten pool. However, since there is a temperature difference between the slag and the molten pool, there is a problem that the temperature distribution is not stable in the vicinity of the molten pool solidifying and it is difficult to accurately estimate the three-dimensional shape of the molten pool. Moreover, since the pool shape at the time of normal welding changes for every torch attitude | position and groove shape at the time of welding, recognition of a normal state becomes difficult depending on the workpiece | work of application object.
つまり、特許文献１，２の技術を用いたとしても、溶接不良の発生の有無の確認のために溶融池やビードの３次元形状を正確に観察することは困難であると思われる。
そこで、本発明は、上記問題点を鑑み、溶接不良の発生の有無の確認のために、溶融池や溶接ビードの３次元形状を確実に検出することができる溶接異常の検知方法及び溶接異常の検知装置を提供することを目的とする。
That is, even if the techniques of Patent Documents 1 and 2 are used, it is considered difficult to accurately observe the three-dimensional shape of the molten pool and the bead in order to confirm the presence or absence of occurrence of welding failure.
Therefore, in view of the above-described problems, the present invention provides a welding abnormality detection method and welding abnormality detection method that can reliably detect the three-dimensional shape of a weld pool and a weld bead in order to confirm whether or not welding failure has occurred. An object is to provide a detection device.
上述の目的を達成するため、本発明においては以下の技術的手段を講じた。
本発明に係る溶接異常検知方法は、溶接中のワーク上に存在する溶融池の状況をステレオ視で撮像し、前記ステレオ視で撮像された２枚の撮像画像に映り込んだ溶融池の表面の文様を基に、溶融池の３次元形状を算出し、算出された溶融池の３次元形状を基にして溶接部位の異常を検出することを特徴とする。
In order to achieve the above-described object, the present invention takes the following technical means.
In the welding abnormality detection method according to the present invention, the state of the molten pool existing on the workpiece being welded is imaged in stereo, and the surface of the molten pool reflected in the two captured images captured in the stereo view is displayed. Based on the pattern, the three-dimensional shape of the molten pool is calculated, and an abnormality in the welded part is detected based on the calculated three-dimensional shape of the molten pool.
好ましくは、２台の撮像カメラを同期させてワーク上の溶融池を撮像するとよい。
好ましくは、前記２台の撮像カメラで撮影した撮像画像のそれぞれに対して、以下の処理を行って溶接部位の異常を検知するとよい。
(i) 撮像画像において、背景及びアーク放電の領域を除外することで、溶融池の領域のみを抽出する。
Preferably, it is good to image the molten pool on a workpiece | work, synchronizing two imaging cameras.
Preferably, each of the captured images taken by the two imaging cameras is subjected to the following processing to detect an abnormality in the welded part.
(i) In the captured image, only the area of the molten pool is extracted by excluding the background and arc discharge areas.
(ii) 処理(i)を行った画像において、溶融池の領域の輝度の正規化を行い、溶融池の表面に浮かぶスラグ起因の文様を得る。
(iii) 処理(i)により得られた溶融池の表面の文様に基づき、２枚の撮像画像でステレオ視を実行し、溶融池の３次元形状を求め、溶融池の３次元形状モデルとする。
(iv) 処理(iii)により得られた溶融池の３次元形状モデルを実空間での座標系に投影し、当該実空間での座標系における３次元形状モデルの形状変化又は体積変化を基に、溶接状況の異常を検知する。
(ii) In the image subjected to the processing (i), the luminance of the area of the molten pool is normalized, and a pattern caused by slag floating on the surface of the molten pool is obtained.
(iii) Based on the pattern of the surface of the molten pool obtained by the process (i), stereo vision is executed with two captured images to obtain the three-dimensional shape of the molten pool, and the three-dimensional shape model of the molten pool is obtained. .
(iv) Projecting the 3D shape model of the molten pool obtained by the process (iii) onto the coordinate system in the real space, and based on the shape change or volume change of the 3D shape model in the coordinate system in the real space. Detects abnormal welding conditions.
好ましくは、前記処理(iv)を行うに際しては、ワークの３次元形状モデルを実空間での座標系に投影するとよい。
本発明に係る溶接異常の検知装置は、溶接装置により溶接が施工されているワーク上に存在する溶融池をステレオ視で撮像可能とする２台の撮像カメラを有する撮像部と、前記撮像部により撮像された２枚の撮像画像を基に、上記した溶接異常の検知方法を実行することで、溶接部位の異常を検出する異常検出部と、を備えることを特徴とする。
Preferably, when the process (iv) is performed, a three-dimensional shape model of the work is projected onto a coordinate system in real space.
An apparatus for detecting a welding abnormality according to the present invention includes an imaging unit having two imaging cameras capable of imaging in a stereo view a molten pool existing on a workpiece on which welding is performed by a welding device, and the imaging unit. An abnormality detection unit that detects an abnormality of a welding part by executing the above-described welding abnormality detection method based on the two captured images.
好ましくは、前記溶接装置が溶接ロボットであるとよい。 Preferably, the welding apparatus is a welding robot.
本発明の溶接異常検知方法及び溶接異常検知装置によると、溶接施工中において、溶接不良の発生を確実に検知することが可能となる。 According to the welding abnormality detection method and the welding abnormality detection device of the present invention, it is possible to reliably detect the occurrence of welding failure during welding.
以下、本発明の実施形態を、図に基づいて説明する。
なお、以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称及び機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰返さない。
図１は、本実施形態に係る溶接異常検知方法を行って溶接異常を自動的に検知する溶接異常検知装置１の概略を示す。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
In the following description, the same parts are denoted by the same reference numerals. Their names and functions are also the same. Therefore, detailed description thereof will not be repeated.
FIG. 1 shows an outline of a welding abnormality detection apparatus 1 that automatically detects a welding abnormality by performing the welding abnormality detection method according to the present embodiment.
この溶接異常検知装置１は、溶接対象物Ｗ（ワーク）に溶接を行う溶接ロボット２に設けられている。溶接ロボット２は、例えば垂直多関節型の６軸の産業用ロボットであり、その先端に溶接トーチなどから構成される溶接ツール３が設けられている。この溶接ロボット２はそれ自体を移動させるスライダ（図示せず）に搭載されている場合もある。
この溶接ロボット２には、制御装置４及びオフライン教示データ作成装置５などが接続されている。制御装置４は、溶接ロボット２の動作を、予め教示した教示プログラムに従って制御する。教示プログラムは、制御装置４に接続された教示ペンダント６や、オフライン教示データ作成装置５を使用して作成する場合がある。溶接ロボット２は、制御装置４内に格納された教示プログラムに基づいて、ワークＷに対して溶接を行う。
This welding abnormality detection device 1 is provided in a welding robot 2 that performs welding on a welding object W (workpiece). The welding robot 2 is, for example, a vertical articulated 6-axis industrial robot, and a welding tool 3 composed of a welding torch or the like is provided at the tip thereof. The welding robot 2 may be mounted on a slider (not shown) that moves itself.
The welding robot 2 is connected with a control device 4 and an offline teaching data creation device 5. The control device 4 controls the operation of the welding robot 2 according to a teaching program taught in advance. The teaching program may be created using the teaching pendant 6 connected to the control device 4 or the offline teaching data creation device 5. The welding robot 2 performs welding on the workpiece W based on a teaching program stored in the control device 4.
係る構成の溶接ロボット２に設けられた溶接異常検知装置１は、溶接ロボット２の先端部（すなわち溶接ツール３の近傍）に設けられた撮像部１０を有している。
撮像部１０は、２台の撮像カメラ１１，１１から構成される。撮像カメラ１１はＣＣＤ撮像素子やＣＭＯＳ撮像素子を内蔵したカメラであり、撮像するためのレンズも備えている。このレンズには、減光フィルタや帯域フィルタ（赤外波長のみを通す干渉フィルタ）を取り付けることが好ましい。これらフィルタにより溶融池を撮影しやすくなり、撮像画像として、主に溶接ツール３の先端部、ワークＷ上に形成された溶融池、溶接後のビード部などを含む画像を得ることができる。図２（ａ）は、撮像画像の一例を示したものであり、図２（ｂ）は、図２（ａ）の画像を模式的に示したものである。
The welding abnormality detection device 1 provided in the welding robot 2 having such a configuration includes an imaging unit 10 provided at the tip of the welding robot 2 (that is, in the vicinity of the welding tool 3).
The imaging unit 10 includes two imaging cameras 11 and 11. The imaging camera 11 is a camera incorporating a CCD imaging device or a CMOS imaging device, and also includes a lens for imaging. It is preferable to attach a neutral density filter or a bandpass filter (an interference filter that passes only infrared wavelengths) to the lens. These filters make it easy to photograph the molten pool, and as the captured image, an image mainly including the tip of the welding tool 3, the molten pool formed on the workpiece W, the welded bead portion, and the like can be obtained. FIG. 2A shows an example of a captured image, and FIG. 2B schematically shows the image of FIG.
図１，図６に示す如く、２台の撮像カメラ１１，１１は異なる視野角をもって撮像対象を撮像するようになっており、２台の撮像カメラ１１，１１により得られた２枚の画像（ステレオ視画像）を用いることで、ワークＷ上に形成された溶融池及び溶接後のビードの３次元形状が判別可能となっている。
２台の撮像カメラ１１，１１による撮像は外部トリガーにより同期しており、各撮像カメラ１１で撮像された画像は、溶接ツール３の先端部の座標と共に画像処理部１２へと送られる。
As shown in FIGS. 1 and 6, the two imaging cameras 11 and 11 are configured to capture an imaging target with different viewing angles, and two images obtained by the two imaging cameras 11 and 11 ( By using (stereoscopic image), the three-dimensional shape of the molten pool formed on the workpiece W and the welded bead can be discriminated.
Imaging by the two imaging cameras 11, 11 is synchronized by an external trigger, and an image captured by each imaging camera 11 is sent to the image processing unit 12 together with the coordinates of the tip of the welding tool 3.
画像処理部１２では、撮像カメラ１１により撮像された画像に対して画像処理を行い、撮像された２枚の画像に映り込んだ溶融池の表面の文様（模様）を基に、溶融池の３次元形状を算出する。
さらに、この画像処理部１２は異常検出部１３の機能を備えており、算出された溶融池の３次元形状を基にして溶接部位の異常を検出する。異常検出部１３を含む画像処理部１２はパソコン等で構成されている。
The image processing unit 12 performs image processing on the image captured by the imaging camera 11, and based on the pattern (pattern) on the surface of the molten pool reflected in the two captured images, 3 of the molten pool. Dimensional shape is calculated.
Further, the image processing unit 12 has a function of the abnormality detection unit 13, and detects an abnormality in the welded part based on the calculated three-dimensional shape of the molten pool. The image processing unit 12 including the abnormality detection unit 13 is configured by a personal computer or the like.
以下、図３，図４のフローチャート、及び図５に示す画像（模式的に示した画像）などを基に、画像処理部１２で行われる画像処理の詳細について説明する。
まず、図３のＳ１において、溶接異常検知装置１の２台の撮像カメラ１１，１１により、溶接中のワークＷ上に形成された溶融池を撮影する。
なお、撮影の際には、２台の撮像カメラ１１，１１に外部トリガーを入力することで、完全同期させる。これにより短時間で形状変化を起こす溶融池に対してもステレオ視が可能となる。
The details of the image processing performed by the image processing unit 12 will be described below based on the flowcharts of FIGS. 3 and 4 and the image (schematically illustrated image) shown in FIG.
First, in S1 of FIG. 3, the molten pool formed on the workpiece | work W during welding is image | photographed with the two imaging cameras 11 and 11 of the welding abnormality detection apparatus 1. FIG.
Note that, when photographing, complete synchronization is achieved by inputting an external trigger to the two imaging cameras 11 and 11. As a result, a stereo view is possible even for a molten pool that undergoes a shape change in a short time.
その後、Ｓ２にて、元画像に対してエッジ抽出処理を行う。エッジ抽出処理としては、例えば微分フィルタであるGradientフィルタやSobelフィルタを適用した結果を所定の閾値で２値化処理するなどの当業者常法の手法を採用するとよい。エッジ抽出を行った画面を、図５（ｂ）に示す。
Ｓ３では、Ｓ１で取得した元画像からＳ２で得られたエッジ画像を除算することで、エッジ領域を取り除き、図５（ｃ）のような画像を得る。この処理により、後述するラベリング処理時に溶融池とヒュームを分離することが可能となる。
Thereafter, in S2, edge extraction processing is performed on the original image. As the edge extraction process, for example, a method commonly used by those skilled in the art such as binarization processing of a result obtained by applying a gradient filter or a Sobel filter as a differential filter with a predetermined threshold may be employed. A screen on which edge extraction has been performed is shown in FIG.
In S3, by dividing the edge image obtained in S2 from the original image obtained in S1, the edge region is removed, and an image as shown in FIG. 5C is obtained. By this process, it becomes possible to separate the molten pool and the fume during the labeling process described later.
Ｓ４において、Ｓ３で得られた画像に対してラベリング処理を行って最大面積の領域を抽出する（図５（ｄ）参照）。
すなわち、Ｓ３で得られた画像に対して、一定閾値以上の輝度を持つ領域に対してラベリング処理を施す。ラベリング処理で得られた各領域において、最大面積の領域（最大領域）のみを抽出する。最大領域は、アーク領域と溶融池領域が一体になったものとなっており、この段階では、溶融池に浮かぶスラグの領域が抽出されないことがあったとしても、後の処理（Ｓ５）を行うことで抽出可能となる。
In S4, a labeling process is performed on the image obtained in S3 to extract a region having the maximum area (see FIG. 5D).
That is, the labeling process is performed on the area obtained with the brightness greater than or equal to a certain threshold value on the image obtained in S3. In each region obtained by the labeling process, only the region with the largest area (maximum region) is extracted. The maximum area is a combination of the arc area and the molten pool area. At this stage, even if the slag area floating in the molten pool may not be extracted, the subsequent process (S5) is performed. It becomes possible to extract.
Ｓ５にて、図５（ｄ）に示される最大領域に包含される微小領域を統合する。すなわち、Ｓ４の処理で検出されなかった領域の内、最大領域に含まれなかった領域を既に抽出されている最大領域と統合する。
包含処理は、例えば以下の条件が満たされたときに行うようにする。
・条件(i)：包含対象の領域の外接矩形が、最大領域の外接矩形に包含される。
In S5, the microregions included in the maximum region shown in FIG. That is, of the areas not detected in the process of S4, the areas that are not included in the maximum area are integrated with the already extracted maximum area.
For example, the inclusion process is performed when the following conditions are satisfied.
Condition (i): The circumscribed rectangle of the inclusion target area is included in the circumscribed rectangle of the maximum area.
・条件(ii)：包含対象の領域と、最大領域までの最短距離が閾値以下である。なお、最短距離は、包含対象領域内の１点と最大領域内の１点の間の距離で、最短のものをさす。
このＳ５の処理により、溶融池とアークの領域を全て抽出することができるようになる。
その後、Ｓ６にて、溶融池及びアーク領域を抽出のための領域（マスクパターン）を作成する（図５（ｅ）参照）。すなわち、Ｓ５により得られた「最大領域」を、数ピクセル分膨張させて、マスクパターンを生成する（領域内の輝度値＝２５５、領域外の輝度値＝０）。このマスクパターンと元画像とで論理和をとることにより、図５（ｆ）に示すような溶融池とアークのみが撮像された映像を取得することができる。なお、最大領域を膨張させる理由は、Ｓ３で除外されたエッジ領域を溶融池及びアーク領域に含ませるためである。
Condition (ii): The area to be included and the shortest distance to the maximum area are less than or equal to the threshold value. The shortest distance is a distance between one point in the inclusion target area and one point in the maximum area, and indicates the shortest distance.
By this processing of S5, it becomes possible to extract all the molten pool and arc regions.
Thereafter, in S6, an area (mask pattern) for extracting the molten pool and the arc area is created (see FIG. 5E). That is, the “maximum area” obtained in S5 is expanded by several pixels to generate a mask pattern (inside area brightness value = 255, outside area brightness value = 0). By taking a logical sum between the mask pattern and the original image, it is possible to obtain an image in which only the molten pool and arc are captured as shown in FIG. The reason why the maximum area is expanded is to include the edge area excluded in S3 in the molten pool and the arc area.
Ｓ７においては、図５（ｆ）の画像から、アークの領域を除外して溶融池領域のみを取り出す（図５（ｇ））。すなわち、図５（ｆ）の画像に対して、二値化処理をかけてアークの領域を抽出する（閾値以上の領域）。二値化処理の閾値は設定値とする。アークの領域は概ね飽和しているため、二値化処理によってアーク領域を抽出する事ができる。抽出したアーク領域の外接矩形の範囲を図５（ｆ）の画像から減算することで、溶融池の領域のみとなった画像（図５（ｇ））を得ることができる。 In S7, only the molten pool area is extracted from the image of FIG. 5 (f), excluding the arc area (FIG. 5 (g)). That is, the binarization process is performed on the image of FIG. 5F to extract the arc region (region above the threshold). The threshold value for the binarization process is a set value. Since the arc region is almost saturated, the arc region can be extracted by binarization processing. By subtracting the range of the circumscribed rectangle of the extracted arc region from the image of FIG. 5 (f), an image (FIG. 5 (g)) having only the molten pool region can be obtained.
なお、溶融池とアークの輝度の差は非常に大きい故、アークと溶融池を同時に信号処理すると処理結果の精度低下を招くが、上記した処理により溶融池領域のみを取り出すことで、当該溶融池領域に対する信号処理の精度向上をすることができる。
Ｓ８にて、図５（ｇ）で示される溶融池領域の輝度値を正規化することで、溶融池のスラグ起因の文様を浮かび上がらせる（図５（ｈ））。正規化の処理は、抽出した溶融池領域の輝度値最大値をMaxP、輝度値最小値をMinPとして、溶融池領域の輝度値Pixを式（１）でPix’に変換するとよい。
Pix’＝（Pix−MinP）／（MaxP−MinP）×255 (1)
この処理により、溶融池領域の輝度値が０〜２５５に正規化され、溶融池の表面に存在するスラグ起因の文様（模様）がより明確に浮かび上がる。
Since the difference in brightness between the molten pool and the arc is very large, signal processing of the arc and the molten pool at the same time causes a reduction in the accuracy of the processing result. However, by extracting only the molten pool area by the above-described processing, The accuracy of signal processing for the region can be improved.
In S8, the brightness value of the molten pool area shown in FIG. 5 (g) is normalized, and the pattern resulting from the slag of the molten pool emerges (FIG. 5 (h)). In the normalization process, it is preferable to convert the luminance value Pix of the molten pool area into Pix ′ using the equation (1), with the maximum luminance value of the extracted molten pool area being MaxP and the minimum luminance value being MinP.
Pix '= (Pix−MinP) / (MaxP−MinP) × 255 (1)
By this process, the luminance value of the molten pool area is normalized to 0 to 255, and the pattern (pattern) caused by the slag present on the surface of the molten pool emerges more clearly.
その後、Ｓ９にて、図５（ｈ）の画像に対してステレオ視を実行し、溶融池の３次元形状を形成する。
すなわち、２台の撮像カメラ１１，１１で撮像された画像のそれぞれに対して、Ｓ１〜Ｓ８の処理を施し、得られた２枚の溶融池の画像（図５（ｈ）のように処理された２枚の画像）に対し、ステレオ視を実行して溶融池の３次元モデルを取得する。
Thereafter, in S9, the stereo view is executed on the image of FIG. 5 (h) to form a three-dimensional shape of the molten pool.
That is, the processing of S1 to S8 is performed on each of the images captured by the two imaging cameras 11 and 11, and the obtained two images of the molten pool (as shown in FIG. 5 (h)) are processed. (Two images) is subjected to stereo viewing to obtain a three-dimensional model of the molten pool.
ところで、Ｓ９にて行われるステレオ視は、撮像カメラ１１の焦点距離などの内部パラメータ、２台の撮像カメラ１１，１１間の距離・位置などの外部パラメータを事前に求め、２台の撮像カメラ１１，１１による画像上の計測対象点の位置を基に、三角測量法により３次元座標を導出するものである。
ステレオ視を行う際には、一方の画像上で任意に設定した計測対象点を、それに対応する他方の画像から探索する処理が必要となり、この処理は対応点探索と呼ばれる（図６参照）。
By the way, the stereo vision performed in S9 is obtained in advance by obtaining internal parameters such as the focal length of the imaging camera 11 and external parameters such as the distance and position between the two imaging cameras 11 and 11 in advance. , 11, three-dimensional coordinates are derived by the triangulation method based on the position of the measurement target point on the image.
When performing stereo viewing, it is necessary to search for a measurement target point arbitrarily set on one image from the other image corresponding thereto, and this processing is called corresponding point search (see FIG. 6).
この対応点探索方法は大まかに分けて、
・処理(i)：２枚の画像で別個抽出した特徴量間で対応をとる方法、
・条件(ii)：１枚の画像で注目点を設定し、その周辺の領域と最も相関が高い領域をもう一枚の画像から探索する方法、
があり、そのどちらの方法を採用してもよい。
This corresponding point search method is roughly divided into:
-Process (i): A method for taking correspondence between feature values separately extracted from two images,
Condition (ii): A method of setting a point of interest in one image and searching for another region having the highest correlation with the surrounding region from another image,
Either method may be adopted.
本実施形態では、溶融池表面に浮かぶスラグ起因の文様に基づき、条件(ii)を採用している。例えば、図７に示すように、一方の撮像カメラ１１（左の撮像カメラ）の注目点周辺の領域をテンプレートとして使用し、他方の撮像カメラ１１（右の撮像カメラ）における画像のエピ極線上で、テンプレートと最も相関が高い領域を探索する。
以上の処理を行った後、Ｓ１０では、得られた溶融池の３次元形状をモデル化し、溶融池の３次元形状モデルをワークＷの３次元モデルと共に実空間座標（溶接ロボット２の座標空間）に投影する（図８参照）。
In the present embodiment, the condition (ii) is adopted based on the pattern caused by the slag floating on the surface of the molten pool. For example, as shown in FIG. 7, the region around the point of interest of one imaging camera 11 (left imaging camera) is used as a template, and the epipolar line of the image in the other imaging camera 11 (right imaging camera) is used. Search for the region with the highest correlation with the template.
After performing the above processing, in S10, the obtained three-dimensional shape of the molten pool is modeled, and the three-dimensional shape model of the molten pool is combined with the three-dimensional model of the workpiece W in real space coordinates (coordinate space of the welding robot 2). (See FIG. 8).
Ｓ１１では、溶接ロボット２の座標空間に投影された溶融池の３次元モデルを基に、溶接ロボット２による溶接が正常に行われているか否かを判断する。すなわち、Ｓ１０で得られた実空間座標における溶融池の３次元形状モデル、溶接施工の設計値（予定値）、ワークＷの３次元形状モデル、その他、溶接ツール３先端の軌跡などを用いて、溶接異常を診断する。 In S <b> 11, it is determined whether or not welding by the welding robot 2 is normally performed based on the three-dimensional model of the molten pool projected on the coordinate space of the welding robot 2. That is, using the three-dimensional shape model of the weld pool in the real space coordinates obtained in S10, the design value (scheduled value) of the welding work, the three-dimensional shape model of the workpiece W, and the locus of the tip of the welding tool 3, etc. Diagnose welding abnormalities.
次ぎに、図４を用いて、Ｓ１１の詳細（溶接異常の診断処理の詳細）を説明する。
まず、Ｓ１１−１では、溶融池の３次元形状モデル及びワークＷの３次元形状モデルに包含された領域を検出する。もし、ワークＷの３次元形状モデルが存在しなければ、溶接ツール３の先端軌跡と溶融池の３次元形状モデルの両端を結んだ領域を検出する。この３次元の領域は凝固した時に溶接ビードになる部分なので、当該領域を溶融ビード領域と呼ぶ。
Next, the details of S11 (details of the welding abnormality diagnosis process) will be described with reference to FIG.
First, in S11-1, a region included in the three-dimensional shape model of the molten pool and the three-dimensional shape model of the workpiece W is detected. If the 3D shape model of the workpiece W does not exist, a region connecting the tip trajectory of the welding tool 3 and both ends of the 3D shape model of the weld pool is detected. Since this three-dimensional region is a portion that becomes a weld bead when solidified, the region is called a melt bead region.
次ぎに、Ｓ１１−２では、抽出した溶接ビード領域の体積を算出し、得られた体積の時間変化の有無を調べる。
Ｓ１１−３では、溶接ビードの体積変化が設定値以上か否かを判定し、所定値以上となり体積変化があると判断された場合（Ｓ１１−３でＮｏ）には、溶接異常が発生したとする。具体的には、溶融ビード領域の体積が縮小した場合には、抜け落ち（溶融金属の流出）が発生したと判断する。溶融ビード領域の体積が拡大した場合には、ブローホール（溶融池内で気泡）が発生したと判断する。
Next, in S11-2, the volume of the extracted weld bead region is calculated, and the presence or absence of a time change of the obtained volume is examined.
In S11-3, it is determined whether or not the volume change of the weld bead is equal to or greater than a set value. To do. Specifically, when the volume of the molten bead region is reduced, it is determined that dropout (outflow of molten metal) has occurred. When the volume of the molten bead region is increased, it is determined that blow holes (bubbles in the molten pool) have occurred.
Ｓ１１−３でＹｅｓ，すなわち、溶接ビードに体積変化が無いと判断された場合、Ｓ１１−４へ進む。
Ｓ１１−４では、溶接ビード領域と溶接施工の設計値を付き合わせて比較する。すなわち、溶融ビード領域からビードの幅・高さ、脚長を導出して、溶接部の断面寸法の設計値と比較する。本実施形態の場合の比較方法として、ビード幅、ビード高さ、脚長を以下のように定義する（図８参照）。
In S11-3, if Yes, that is, if it is determined that there is no volume change in the weld bead, the process proceeds to S11-4.
In S11-4, the weld bead area and the design value of the welding work are attached together and compared. That is, the bead width / height and leg length are derived from the molten bead region and compared with the design values of the cross-sectional dimensions of the weld. As a comparison method in this embodiment, the bead width, bead height, and leg length are defined as follows (see FIG. 8).
・ビードの幅：溶融池の３次元形状モデルの幅方向両端間の距離最大値。なぜならば、溶融池が固まってビードになるためである。
・ビードの高さ：溶融池の３次元形状モデルの最も盛り上がった位置から開先位置までの距離。
・脚長：ビードの幅が最大になる部位における、溶融池の３次元形状モデルの縁と開先位置までの最短距離。
-Bead width: The maximum distance between both ends in the width direction of the three-dimensional shape model of the molten pool. This is because the molten pool hardens and becomes a bead.
-Bead height: The distance from the most raised position to the groove position in the 3D shape model of the molten pool.
Leg length: The shortest distance between the edge of the three-dimensional shape model of the weld pool and the groove position at the part where the width of the bead is maximum.
次ぎに、Ｓ１１−５では、Ｓ１１−４での比較結果に基づき、溶接異常の判定を行う。
例えば、算出された脚長からオーバーラップ・アンダーカットが検出可能であり、設計値通りにビードが形成されていなければ溶接異常として検知する。異常検出の判断は、設計値から所定値閾値以上ずれているか否かによる。
Ｓ１１−６において、溶接異常を検知した結果を出力し、オペレータに通知するようにする。
Next, in S11-5, the welding abnormality is determined based on the comparison result in S11-4.
For example, an overlap / undercut can be detected from the calculated leg length, and if a bead is not formed as designed, a welding abnormality is detected. The determination of abnormality detection is based on whether or not the design value deviates by a predetermined value threshold or more.
In S11-6, the result of detecting the welding abnormality is output and notified to the operator.
以上述べたように、溶接中のワークＷ上に存在する溶融池の状況を２枚の画像によりステレオ視で撮像し、撮像された２枚の画像に映り込んだ溶融池の表面の文様を基に、溶融池の３次元形状を算出し、算出された溶融池の３次元形状を基にして溶接部の異常を検出する溶接異常の検知方法によれば、溶接ロボット２による溶接施工状況、特に溶接不良の発生の有無の確認のために溶融池やビードの３次元形状を的確に検知することが可能となる。 As described above, the state of the molten pool existing on the workpiece W being welded is captured in stereo using two images, and the surface pattern of the molten pool reflected in the two captured images is used as a basis. Further, according to the welding abnormality detection method for calculating the three-dimensional shape of the weld pool and detecting the abnormality of the welded portion based on the calculated three-dimensional shape of the weld pool, the welding operation status by the welding robot 2, particularly It becomes possible to accurately detect the three-dimensional shape of the molten pool and the bead for checking whether or not welding failure has occurred.
例えば、本発明を用いることで、溶接ビードの３次元形状に現れる溶接不良も、溶融池の段階から明確に捕らえることができる。また、２台の撮像カメラ１１，１１を溶接ロボット２の先端部に取り付けるだけで、本発明を実施できるため、狭い溶接空間であっても実現可能である。また、溶融池の表面に浮かぶスラグを３次元計測に利用しているため、形状計測のためもアクティブ光が不要であり、且つスラグによる温度分布ムラの影響を受けない。正常状態のデータとの比較でなく、溶融池の３次元形状の時間変化や、溶融池の３次元形状と溶接ビードの設計値との差に基づき溶接異常を検知するため、トーチ姿勢やカメラと溶接ビードの位置関係の影響を受けない。さらには、ワークＷの３次元形状モデルも同時に溶接ロボット２の座標空間へ投影することにより、溶融池の３次元形状モデルと溶接ビードの設計値との差をより明確に比較することが可能になる、などの多くの利点を有するものとなっている。 For example, by using the present invention, welding defects appearing in the three-dimensional shape of the weld bead can be clearly captured from the stage of the molten pool. In addition, since the present invention can be implemented simply by attaching the two imaging cameras 11 and 11 to the tip of the welding robot 2, it can be realized even in a narrow welding space. In addition, since the slag floating on the surface of the molten pool is used for three-dimensional measurement, active light is not necessary for shape measurement, and it is not affected by temperature distribution unevenness due to the slag. In order to detect welding abnormalities based on the difference between the three-dimensional shape of the weld pool and the design value of the weld bead rather than the comparison with the normal state data, Not affected by the position of the weld bead. Furthermore, by simultaneously projecting the three-dimensional shape model of the workpiece W onto the coordinate space of the welding robot 2, it is possible to more clearly compare the difference between the three-dimensional shape model of the weld pool and the design value of the weld bead. It has many advantages such as.
以上、今回開示された実施形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
例えば、溶接装置が溶接ロボットである場合を例示して実施形態の説明を行ったが、これに限定はされない。
As mentioned above, it should be thought that embodiment disclosed this time is an illustration and restrictive at no points. The scope of the present invention is defined by the terms of the claims, rather than the description above, and is intended to include any modifications within the scope and meaning equivalent to the terms of the claims.
For example, the embodiment has been described by exemplifying the case where the welding apparatus is a welding robot, but the present invention is not limited to this.
１ 溶接異常検知装置
２ 溶接ロボット
３ 溶接ツール
４ 制御装置
５ オフライン教示データ作成装置
６ 教示ペンダント
１０ 撮像部
１１ 撮像カメラ
１２ 画像処理部
１３ 異常検出部
Ｗ ワーク
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Welding abnormality detection apparatus 2 Welding robot 3 Welding tool 4 Control apparatus 5 Offline teaching data creation apparatus 6 Teaching pendant 10 Imaging part 11 Imaging camera 12 Image processing part 13 Abnormality detection part W Workpiece
Claims (6)
前記ステレオ視で撮像された２枚の撮像画像に映り込んだ溶融池の表面の文様を基に、溶融池の３次元形状を算出し、
算出された溶融池の３次元形状を基にして溶接部位の異常を検出する
ことを特徴とする溶接異常検知方法。 The situation of the molten pool existing on the workpiece being welded is imaged in stereo,
Calculate the three-dimensional shape of the molten pool based on the pattern of the surface of the molten pool reflected in the two captured images captured by the stereo vision,
A welding abnormality detection method characterized by detecting an abnormality in a welded part based on the calculated three-dimensional shape of a weld pool.
(i) 撮像画像において、背景及びアーク放電の領域を除外することで、溶融池の領域のみを抽出する。
(ii) 処理(i)を行った画像において、溶融池の領域の輝度の正規化を行い、溶融池の表面に浮かぶスラグ起因の文様を得る。
(iii) 処理(i)により得られた溶融池の表面の文様に基づき、２枚の撮像画像でステレオ視を実行し、溶融池の３次元形状を求め、溶融池の３次元形状モデルとする。
(iv) 処理(iii)により得られた溶融池の３次元形状モデルを実空間での座標系に投影し、当該実空間での座標系における３次元形状モデルの形状変化又は体積変化を基に、溶接状況の異常を検知する。 The welding abnormality detection method according to claim 2, wherein an abnormality of the welded part is detected by performing the following processing on each of the captured images taken by the two imaging cameras.
(i) In the captured image, only the area of the molten pool is extracted by excluding the background and arc discharge areas.
(ii) In the image subjected to the processing (i), the luminance of the area of the molten pool is normalized, and a pattern caused by slag floating on the surface of the molten pool is obtained.
(iii) Based on the pattern of the surface of the molten pool obtained by the process (i), stereo vision is executed with two captured images to obtain the three-dimensional shape of the molten pool, and the three-dimensional shape model of the molten pool is obtained. .
(iv) Projecting the 3D shape model of the molten pool obtained by the process (iii) onto the coordinate system in the real space, and based on the shape change or volume change of the 3D shape model in the coordinate system in the real space. Detects abnormal welding conditions.
前記撮像部により撮像された２枚の撮像画像を基に、請求項１〜４のいずれかに記載された溶接異常の検知方法を実行することで、溶接部位の異常を検出する異常検出部と、
を備えることを特徴とする溶接異常検知装置。 An image pickup unit having two image pickup cameras capable of picking up an image of a molten pool existing on a work welded by a welding apparatus in a stereo view;
An abnormality detection unit that detects an abnormality in a welded part by executing the welding abnormality detection method according to any one of claims 1 to 4 on the basis of the two captured images captured by the imaging unit. ,
A welding abnormality detection device comprising:
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Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103949752A (en) * | 2014-03-05 | 2014-07-30 | 北京航空航天大学 | Real-time observation device suitable for welding temperature field of ultrahigh frequency pulse TIG (Tungsten Inert Gas) welding |
| JP2016531462A (en) * | 2013-06-21 | 2016-10-06 | ピルツ ゲーエムベーハー アンド コー．カーゲー | Apparatus and method for protecting an automatically operating machine |
| WO2019163977A1 (en) * | 2018-02-26 | 2019-08-29 | 株式会社日立製作所 | Weld operation measurement system |
| JP2022000624A (en) * | 2020-03-18 | 2022-01-04 | 浙江大学Zhejiang University | Method of quantitatively evaluating ablation-resistant properties of materials and measurement system therefor |
| CN114654047A (en) * | 2022-05-12 | 2022-06-24 | 新疆大学 | Numerical control short arc machining monitoring device and monitoring method thereof |
| JP7477350B2 (en) | 2020-04-10 | 2024-05-01 | 住友重機械工業株式会社 | Welding observation device and welding system |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0929435A (en) * | 1995-07-21 | 1997-02-04 | Sumitomo Kinzoku Plantec Kk | Welding device |
| JP2003230959A (en) * | 2002-02-06 | 2003-08-19 | Toshiba Corp | Remote operation welding robot system |
-
2011
- 2011-06-10 JP JP2011130129A patent/JP5679912B2/en active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0929435A (en) * | 1995-07-21 | 1997-02-04 | Sumitomo Kinzoku Plantec Kk | Welding device |
| JP2003230959A (en) * | 2002-02-06 | 2003-08-19 | Toshiba Corp | Remote operation welding robot system |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2016531462A (en) * | 2013-06-21 | 2016-10-06 | ピルツ ゲーエムベーハー アンド コー．カーゲー | Apparatus and method for protecting an automatically operating machine |
| CN103949752A (en) * | 2014-03-05 | 2014-07-30 | 北京航空航天大学 | Real-time observation device suitable for welding temperature field of ultrahigh frequency pulse TIG (Tungsten Inert Gas) welding |
| WO2019163977A1 (en) * | 2018-02-26 | 2019-08-29 | 株式会社日立製作所 | Weld operation measurement system |
| JP2022000624A (en) * | 2020-03-18 | 2022-01-04 | 浙江大学Zhejiang University | Method of quantitatively evaluating ablation-resistant properties of materials and measurement system therefor |
| JP7236715B2 (en) | 2020-03-18 | 2023-03-10 | 浙江大学 | METHOD AND MEASUREMENT SYSTEM FOR QUANTITATIVELY EVALUATING ABRASION RESISTANCE OF MATERIALS |
| JP7477350B2 (en) | 2020-04-10 | 2024-05-01 | 住友重機械工業株式会社 | Welding observation device and welding system |
| CN114654047A (en) * | 2022-05-12 | 2022-06-24 | 新疆大学 | Numerical control short arc machining monitoring device and monitoring method thereof |
| CN114654047B (en) * | 2022-05-12 | 2024-05-07 | 新疆大学 | Numerical control short arc machining monitoring device and monitoring method thereof |
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