JP2020203294A - Automatic repair welding system and automatic repair welding method - Google Patents
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Abstract
Description
本開示は、自動リペア溶接システムおよび自動リペア溶接方法に関する。 The present disclosure relates to an automatic repair welding system and an automatic repair welding method.
特許文献１には、撮像光学系を用いて被検査物の形状を検査する形状検査装置であって、被検査物にスリット光を投射する投射手段と、前記スリット光の走査により被検査物上に順次形成される形状線を撮像する撮像手段と、前記順次形成された各形状線の撮像データに基いて、被検査物の三次元形状を点群データとして取得する点群データ取得手段と、前記点群データに基いて表示された被検査物に、入力に応じて切断線を設定する切断線設定手段と、前記切断線に対応した前記点群データにより、前記切断線における被検査物の断面形状を算出する断面形状算出手段とを備えることが開示されている。
本開示は、自動リペア溶接を行うことができるリペア溶接システムおよびリペア溶接方法を提供する。 The present disclosure provides a repair welding system and a repair welding method capable of performing automatic repair welding.
本開示は、ワークの溶接箇所を外観検査する検査装置と、ワークを溶接するロボットを制御するロボット制御装置とを備え、前記検査装置は、前記ワークの溶接箇所の状態判定を行い、前記状態判定には、少なくとも、前記ワークの溶接箇所を自動リペア溶接が可能であるかを判定する、または作業者によるリペア溶接が可能であるかを判定する、自動リペア溶接可否判定が含まれており、前記ロボット制御装置は、前記状態判定の結果に応じて、前記ワークの溶接箇所に自動リペア溶接を行うように前記ロボットを制御する、自動リペア溶接システムを提供する。 The present disclosure includes an inspection device for visually inspecting a welded portion of a work and a robot control device for controlling a robot that welds the work. The inspection device determines the state of the welded portion of the work and determines the state. Includes, at least, an automatic repair welding possibility determination, which determines whether automatic repair welding is possible at the welded portion of the work, or determines whether repair welding by an operator is possible. The robot control device provides an automatic repair welding system that controls the robot so as to perform automatic repair welding on a welded portion of the work according to the result of the state determination.
また、本開示は、ワークの溶接箇所を外観検査する検査装置と、ワークを溶接するロボットを制御するロボット制御装置とを備えたシステムにおいて、前記検査装置は、前記ワークの溶接箇所の状態判定を行い、前記状態の判定には、少なくとも、前記ワークの溶接箇所を自動リペア溶接が可能であるかを判定する、または作業者によるリペア溶接が可能であるかを判定する、自動リペア溶接可否判定が含まれており、前記ロボット制御装置は、前記状態判定の結果に応じて、前記ワークの溶接箇所に自動リペア溶接を行うように前記ロボットを制御する、自動リペア溶接方法を提供する。 Further, the present disclosure is a system including an inspection device for visually inspecting a welded portion of a work and a robot control device for controlling a robot for welding the work, and the inspection device determines the state of the welded portion of the work. In order to determine the state, at least it is determined whether or not the welded portion of the work can be automatically repair-welded, or whether or not repair welding by an operator is possible. The robot control device provides an automatic repair welding method that controls the robot so as to perform automatic repair welding on a welded portion of the work according to the result of the state determination.
本開示によれば、自動リペア溶接を行うことができる。 According to the present disclosure, automatic repair welding can be performed.
（本開示に至る経緯）
特許文献１の技術は、外観検査装置により、本溶接を行った後の溶接箇所の形状良否判定を行うことが可能である。しかし、形状が良好で無かった場合に、再溶接（リペア溶接）によって修正を行い得るか否かを判定する可否判定や、修正の為の再溶接（リペア溶接）は、人間である溶接作業者が行っているのが現状である。そのため、作業者の技能レベル差や誤判断により品質が安定しないという潜在的な課題があった。
(Background to this disclosure)
According to the technique of
さらに、近年、溶接対象となるワークが多様化している。ワークの多様化に比例して、リペア溶接を行う溶接作業者の負担が大きくなっている。 Further, in recent years, the workpieces to be welded have been diversified. In proportion to the diversification of workpieces, the burden on welders who perform repair welding is increasing.
また、本溶接後のワークが、リペア溶接により修正可能であったとしても、この修正を自動リペア溶接で行い得るか、あるいは溶接作業者による溶接（作業者リペア溶接）が必要となるのかを自動で判定することができていない。 Further, even if the work after the main welding can be corrected by repair welding, it is automatically determined whether this correction can be performed by automatic repair welding or whether welding by a welding worker (worker repair welding) is required. Could not be judged by.
さらに、上述の種々の判定に係る判定基準や、リペア溶接による修正方法は、溶接技術を用いる工場等のユーザ環境毎に異なり得る。そこで、自工場や他工場の本溶接／リペア溶接作業に関連して生じるデータを有効活用し、より適切な判定基準を得る事ができれば、より好適である。 Further, the determination criteria related to the above-mentioned various determinations and the correction method by repair welding may differ depending on the user environment such as a factory using the welding technique. Therefore, it is more preferable if the data generated in connection with the main welding / repair welding work of the own factory or another factory can be effectively utilized and more appropriate judgment criteria can be obtained.
そこで、本開示においては、本溶接が行われたワークの形状不良箇所について、リペア溶接による修正の可否を自動で判定し、更に、自動リペア溶接あるいは作業者リペア溶接のどちらが可能かの判定も自動で行う。これにより、溶接を行ったワークの品質を向上・安定化させることができる。 Therefore, in the present disclosure, it is automatically determined whether or not the defective shape of the workpiece subjected to the main welding can be corrected by repair welding, and further, it is also automatically determined whether automatic repair welding or worker repair welding is possible. Do it with. As a result, the quality of the welded work can be improved and stabilized.
また、自工場や他工場の本溶接／リペア溶接作業に関連して生じるデータをフィードバック情報として用いることで、ユーザ環境により適応し、上記の判定を高精度化、効率化することができる。 Further, by using the data generated in connection with the main welding / repair welding work of the own factory or another factory as feedback information, it is possible to adapt to the user environment and improve the accuracy and efficiency of the above determination.
以下、適宜図面を参照しながら、本開示に係る自動リペア溶接システムおよび自動リペア溶接方法の構成および動作を具体的に開示した実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になることを避け、当業者の理解を容易にするためである。なお、添付図面および以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために提供されるものであり、これらにより特許請求の範囲に記載の主題を限定することは意図されていない。 Hereinafter, embodiments in which the configurations and operations of the automatic repair welding system and the automatic repair welding method according to the present disclosure are specifically disclosed will be described in detail with reference to the drawings as appropriate. However, more detailed explanation than necessary may be omitted. For example, detailed explanations of already well-known matters and duplicate explanations for substantially the same configuration may be omitted. This is to avoid unnecessary redundancy of the following description and to facilitate the understanding of those skilled in the art. It should be noted that the accompanying drawings and the following description are provided for those skilled in the art to fully understand the present disclosure, and are not intended to limit the subject matter described in the claims.
図１は、本開示に係る自動リペア溶接システム１０００のユースケース例を示す概略図である。本開示に係る自動リペア溶接システム１０００は、ユーザにより入力された情報あるいは予め設定された溶接に関する情報に基づいて、ワークＷｋに対して本溶接された溶接箇所の検査と、溶接箇所のうち不良と判定された不良箇所の修正溶接（リペア溶接）とを自動で行うシステムである。なお、当該システムは、前述の検査とリペア溶接に加えて、本溶接を行ってもよい。
FIG. 1 is a schematic view showing an example of a use case of the automatic
自動リペア溶接システム１０００は、大きく分けると、溶接や溶接結果の検査に用いるロボット（ＲＢ０）と、ロボットやロボットが備える検査機能を制御するコントローラと、コントローラに対する上位装置との３つを備えていてよい。
The automatic
より具体的に列挙すると、自動リペア溶接システム１０００は、本溶接を行う本溶接ロボットＭＣ１と、本溶接後の溶接箇所の外観検査を行う検査ロボットＭＣ２と、本溶接後の溶接箇所に不良個所が含まれていた場合のリペア溶接を行うリペア溶接ロボットＭＣ３とを備えていてよい。また、溶接システムは、上述の各種のロボットやロボットが備える検査機能を制御するためのコントローラとして、ロボット制御装置２ａと、検査装置３と、ロボット制御装置２ｂを備えていてよい。また、自動リペア溶接システム１０００は、上述のコントローラに対する上位装置１を備えていてよい。上位装置１は、モニタＭＮ１と、インターフェースＵＩ１と、外部ストレージＳＴとに接続されていてよい。
More specifically, in the automatic
なお、図示は省略したが、上位装置１、あるいはコントローラに含まれる各種の制御装置は、外部ネットワークとの通信を行う通信インターフェース（有線、あるいは無線）を備えていてよい。これらの装置は、外部ネットワークに接続されている場合、外部ネットワーク上に存在する他の機器（典型的にはサーバやＰＣ、種々のセンサ装置等）と通信を行うことができる。
Although not shown, the
図１において、本溶接ロボットＭＣ１は、リペア溶接ロボットＭＣ３と別のロボットとして示されている。しかし、別のシステムを用いて本溶接を行うか、あるいは手作業で本溶接を行った上で、自動リペア溶接システム１０００が検査とリペア溶接とを実行するような場合には、本溶接ロボットＭＣ１は省略されてもよい。
In FIG. 1, the welding robot MC1 is shown as a robot different from the repair welding robot MC3. However, if the main welding is performed using another system, or if the automatic
さらに、本溶接ロボットＭＣ１は、リペア溶接ロボットＭＣ３あるいは検査ロボットＭＣ２のそれぞれと一体であってもよい。例えば、リペア溶接ロボットＭＣ３は、ワークＷｋを溶接する本溶接と、本溶接によって溶接された溶接箇所のうち不良箇所を修正するリペア溶接とを、同一のロボットで実行してもよい。また、例えば、検査ロボットＭＣ２は、ワークＷｋを溶接する本溶接と、本溶接によって溶接された溶接箇所のうち不良箇所があるか否かの検査とを、同一のロボットで実行してもよい。 Further, the present welding robot MC1 may be integrated with each of the repair welding robot MC3 and the inspection robot MC2. For example, the repair welding robot MC3 may execute the main welding for welding the work Wk and the repair welding for correcting the defective portion among the welded portions welded by the main welding with the same robot. Further, for example, the inspection robot MC2 may execute the main welding for welding the work Wk and the inspection for whether or not there is a defective portion among the welded portions welded by the main welding with the same robot.
なお、検査ロボットＭＣ２とリペア溶接ロボットＭＣ３とを１つのロボットに統合してよく、本溶接ロボットＭＣ１と、検査ロボットＭＣ２と、リペア溶接ロボットＭＣ３とを１つのロボットに統合してもよい。 The inspection robot MC2 and the repair welding robot MC3 may be integrated into one robot, and the main welding robot MC1, the inspection robot MC2, and the repair welding robot MC3 may be integrated into one robot.
図１に示す自動リペア溶接システム１０００は、本溶接ロボットＭＣ１、検査ロボットＭＣ２およびリペア溶接ロボットＭＣ３のそれぞれの台数は、図１に示す数に限定されない。例えば、本溶接ロボットＭＣ１、検査ロボットＭＣ２およびリペア溶接ロボットＭＣ３のそれぞれの台数は、複数台であってもよく、また同じ台数でなくてよい。例えば、自動リペア溶接システム１０００は、本溶接ロボットＭＣ１を１台、検査ロボットＭＣ２を３台、リペア溶接ロボットＭＣ３を２台含んで構成されてよい。これにより、自動リペア溶接システム１０００は、各ロボットの処理範囲あるいは処理速度などに必要に応じて適応的に構成可能である。
In the automatic
上位装置１は、モニタＭＮ１と、インターフェースＵＩ１と、外部ストレージＳＴと、ロボット制御装置２ａと、ロボット制御装置２ｂとの間で通信可能に接続される。また、図１示す上位装置１は、ロボット制御装置２ｂを介して検査装置３と接続されるが、ロボット制御装置２ｂを介さず、検査装置３と直接通信可能に接続されてもよい。
The
なお、上位装置１は、モニタＭＮ１およびインターフェースＵＩ１を含んで一体に構成される端末装置Ｐ１であってもよく、さらに外部ストレージＳＴを含んで一体に構成されてもよい。この場合、端末装置Ｐ１は、例えば溶接を実行するにあたってユーザ（作業者）によって使用されるＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）である。なお、端末装置Ｐ１は、上述したＰＣに限らず、例えばスマートフォン、タブレット端末、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｔ）などの通信機能を有するコンピュータであってよい。
The
上位装置１は、ユーザ（作業者）による入力操作あるいはユーザ（作業者）によって予め設定された情報に基づいて、ワークＷｋに対する本溶接、溶接箇所の検査および不良箇所のリペア溶接を実行するための制御信号のそれぞれを生成する。上位装置１は、生成されたワークＷｋに対する本溶接を実行するための制御信号および不良箇所のリペア溶接を実行するための制御信号をロボット制御装置２ａに送信する。また、上位装置１は、本溶接によって溶接された溶接箇所の検査を実行するための制御信号をロボット制御装置２ｂに送信する。
The
上位装置１は、ロボット制御装置２ｂを介して検査装置３から受信された溶接箇所の検査結果を収集してよい。上位装置１は、受信された検査結果を外部ストレージＳＴおよびモニタＭＮ１に送信する。なお、図１に示す検査装置３は、ロボット制御装置２ｂを介して上位装置１と接続されるが、直接的に通信可能に接続されてもよい。
The
モニタＭＮ１は、例えばＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）または有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）などのディスプレイを用いて構成されてよい。モニタＭＮ１は、検査装置３から受信された溶接箇所の検査結果およびアラートを表示する。また、モニタＭＮ１は、例えばスピーカ（不図示）を用いて構成されてよく、アラートを受信した際に音声によるアラートの通知を行ってもよい。すなわち、通知を行うための形態は、視覚情報による通知には限られない。
The monitor MN1 may be configured by using a display such as an LCD (Liquid Crystal Display) or an organic EL (Electroluminescence). The monitor MN1 displays the inspection result and the alert of the welded portion received from the
インターフェースＵＩ１は、ユーザ（作業者）の入力操作を検出するユーザインターフェース（ＵＩ：Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）であり、マウス、キーボードまたはタッチパネルなどを用いて構成される。インターフェースＵＩ１は、ユーザの入力操作に基づく入力操作を上位装置１に送信する。インターフェースＵＩ１は、例えば溶接線の入力、溶接線に応じた検査基準の設定、自動リペア溶接システム１０００の動作開始あるいは動作終了の操作などを受け付ける。
The
外部ストレージＳＴは、例えばハードディスク（ＨＤＤ：Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）またはソリッドステートドライブ（ＳＳＤ：Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）を用いて構成される。外部ストレージＳＴは、上位装置１から受信された溶接箇所の検査結果を記憶してよい。
The external storage ST is configured by using, for example, a hard disk (HDD: Hard Disk Drive) or a solid state drive (SSD: Solid State Drive). The external storage ST may store the inspection result of the welded portion received from the
ロボット制御装置２ａは、上位装置１、本溶接ロボットＭＣ１およびリペア溶接ロボットＭＣ３との間で通信可能に接続される。ロボット制御装置２ａは、上位装置１から受信された本溶接に関する制御情報を受信し、受信された制御情報に基づいて本溶接ロボットＭＣ１を制御し、ワークＷｋに対する本溶接を実行させる。
The
また、ロボット制御装置２ａは、上位装置１から受信されたリペア溶接に関する制御情報を受信し、受信された制御情報に基づいてリペア溶接ロボットＭＣ３を制御し、溶接箇所のうち検査装置３によって不良と判定された不良箇所に対して、リペア溶接を実行させる。
Further, the
なお、図１に示すロボット制御装置２ａは、本溶接ロボットＭＣ１およびリペア溶接ロボットＭＣ３のそれぞれを制御する。しかし、実施の形態１に係る自動リペア溶接システム１０００は、これに限らず、例えば本溶接ロボットＭＣ１およびリペア溶接ロボットＭＣ３のそれぞれを異なる制御装置を用いて制御してもよい。さらに、実施の形態１に係る自動リペア溶接システム１０００は、１つの制御装置で本溶接ロボットＭＣ１と、検査ロボットＭＣ２と、リペア溶接ロボットＭＣ３と、を制御してもよい。
The
ロボット制御装置２ｂは、上位装置１、検査装置３および検査ロボットＭＣ２との間で通信可能に接続される。ロボット制御装置２ｂは、上位装置１から受信された溶接箇所に関する情報（例えば、溶接箇所の位置情報など）を受信する。なお、溶接箇所は、ワークＷｋに対する溶接箇所（つまり、本溶接により溶接された箇所）とリペア溶接によって修正溶接された溶接箇所とを含む。ロボット制御装置２ｂは、受信された溶接箇所に関する情報に基づいて検査ロボットＭＣ２を制御し、溶接箇所の溶接ビードの形状を検出させる。また、ロボット制御装置２ｂは、受信された溶接箇所に関する情報を溶接箇所の形状を検査する検査装置３に送信する。ロボット制御装置２ｂは、検査装置３から受信された検査結果を上位装置１に送信する。
The
検査装置３は、ロボット制御装置２ｂおよび検査ロボットＭＣ２との間で通信可能に接続される。検査装置３は、ロボット制御装置２ｂから受信された溶接箇所に関する情報と、形状検出部５００によって生成された溶接箇所の溶接ビードの形状データとに基づいて、溶接箇所に対する溶接不良の有無を検査（判定）する。検査装置３は、溶接箇所のうち不良であると判定された不良箇所に関する情報（例えば、不良区間、不良区間の位置情報、不良要因などを含み得る）を検査結果としてロボット制御装置２ｂに送信する。また、検査装置３は、不良箇所が自動リペア溶接可能であると判定された場合に、修正の種別や、リペア溶接を行うためのパラメータ等の情報も、検査結果としてロボット制御装置２ｂに送信してよい。なお、検査装置３は、直接上位装置１と通信可能に接続されてもよい。この場合、検査装置３は、ロボット制御装置２ｂを介さず、上述の情報を上位装置１に送信可能でもよい。
The
なお、図１においてはロボット制御装置２ｂと検査装置３を別体として説明しているが、ロボット制御装置２ｂと検査装置３とを単一の装置へと統合してもよい。
Although the
本溶接ロボットＭＣ１は、ロボット制御装置２ａとの間で通信可能に接続され、溶接処理されていないワークに溶接（本溶接）を実行するロボットである。本溶接ロボットＭＣ１は、ロボット制御装置２ａから受信された制御信号に基づいて、ワークＷｋに対して本溶接を実行する。
The welding robot MC1 is a robot that is communicably connected to the
検査ロボットＭＣ２は、ロボット制御装置２ｂおよび検査装置３との間で通信可能に接続される。検査ロボットＭＣ２は、ロボット制御装置２ｂから受信された制御信号に基づいて、溶接箇所の溶接ビードの形状データを取得する。
The inspection robot MC2 is communicably connected to the
リペア溶接ロボットＭＣ３は、ロボット制御装置２ａとの間で通信可能に接続される。リペア溶接ロボットＭＣ３は、ロボット制御装置２ａから受信された溶接箇所の検査結果（つまり、不良箇所に関する情報）に基づいて、不良箇所に対してリペア溶接を実行する。
The repair welding robot MC3 is communicably connected to the
＜実施の形態１＞
図２は、実施の形態１に係る検査・リペア溶接ロボットＭＣ２３の制御に関する自動リペア溶接システム１０００ａの内部構成例を示す図である。なお、図２に示す検査・リペア溶接ロボットＭＣ２３は、図１に示した検査ロボットＭＣ２およびリペア溶接ロボットＭＣ３が一体となったロボットである。また、説明をわかりやすくするためにモニタＭＮ１、インターフェースＵＩ１、外部ストレージＳＴに関する構成を省略する。
<
FIG. 2 is a diagram showing an example of internal configuration of the automatic repair welding system 1000a relating to the control of the inspection / repair welding robot MC23 according to the first embodiment. The inspection / repair welding robot MC23 shown in FIG. 2 is a robot in which the inspection robot MC2 and the repair welding robot MC3 shown in FIG. 1 are integrated. Further, in order to make the explanation easy to understand, the configurations related to the monitor MN1, the interface UI1, and the external storage ST are omitted.
（検査・リペア溶接ロボットＭＣ２３の構成例）
検査・リペア溶接ロボットＭＣ２３は、ロボット制御装置２から受信された制御信号に基づいて、本溶接が行われた後のワークＷｋにおける溶接箇所の検査を実行する。また、検査・リペア溶接ロボットＭＣ２３は、ロボット制御装置２から受信された制御信号に基づいて、ワークＷｋの前記溶接箇所における、溶接不良箇所について、リペア溶接を自動で行う。
(Configuration example of inspection / repair welding robot MC23)
The inspection / repair welding robot MC23 executes an inspection of the welded portion in the work Wk after the main welding is performed, based on the control signal received from the
本例においては、検査・リペア溶接ロボットＭＣ２３はアーク溶接を行うロボットである。しかし、検査・リペア溶接ロボットＭＣ２３は、アーク溶接以外の、例えばレーザ溶接等を行うロボットであってもよい。この場合、図示は省略するが、溶接トーチ４００に代わって、レーザヘッドを、光ファイバを介してレーザ発振器に接続してもよい。
In this example, the inspection / repair welding robot MC23 is a robot that performs arc welding. However, the inspection / repair welding robot MC23 may be a robot that performs, for example, laser welding other than arc welding. In this case, although not shown, the laser head may be connected to the laser oscillator via an optical fiber instead of the
本例においてはアーク溶接を行う検査・リペア溶接ロボットＭＣ２３は、マニピュレータ２００と、ワイヤ送給装置３００と、溶接ワイヤ３０１と、溶接トーチ４００と、形状検出部５００と、を含んで構成される。
In this example, the inspection / repair welding robot MC23 that performs arc welding includes a
マニピュレータ２００は多関節のアームを備え、ロボット制御装置２のロボット制御部２６から受信された制御信号に基づいて、このアームが可動する。その結果、溶接トーチ４００と形状検出部５００の位置を制御することができる。なお、ワークＷｋに対する溶接トーチ４００の角度も、上記アームの可動によって変更することができる。
The
ワイヤ送給装置３００は、ロボット制御装置２から受信された制御信号に基づいて、溶接ワイヤ３０１の送給速度を制御する。なお、ワイヤ送給装置３００は、溶接ワイヤ３０１の残量を検出可能なセンサを備えていてもよい。
The
溶接ワイヤ３０１は溶接トーチ４００に保持されており、また、溶接トーチ４００に溶接電源装置４から電力が供給されることで、溶接ワイヤ３０１の先端とワークＷｋとの間にアークが発生し、アーク溶接が行われる。なお、溶接トーチ４００にシールドガスを供給するための構成等は、説明の便宜上、これらの図示及び説明を省略する。
The
検査・リペア溶接ロボットＭＣ２３が備える形状検出部５００は、ロボット制御装置２から受信された制御信号に基づいて、溶接箇所の溶接ビードの形状を検出し、検出結果に基づいて溶接ビードごとの形状データを取得する。検査・リペア溶接ロボットＭＣ２３は、取得された溶接ビードごとの形状データを検査装置３に送信する。
The
形状検出部５００は、例えば３次元形状計測センサであり、ロボット制御装置２から受信された溶接箇所の位置情報に基づいて、ワークＷｋ上の溶接箇所を走査可能に構成されたレーザ光源（不図示）と、溶接箇所の周辺を含む撮像領域を撮像可能に配置され、溶接箇所に照射されたレーザ光のうち反射されたレーザ光の反射軌跡（つまり、溶接箇所の形状線）を撮像するカメラ（不図示）とによって構成される。形状検出部５００は、カメラによって撮像されたレーザ光に基づく溶接箇所の形状データ（画像データ）を検査装置３に送信する。
The
なお、上述したカメラ（不図示）は、少なくともレンズ（不図示）とイメージセンサ（不図示）とを有して構成される。イメージセンサは、例えばＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅｄ−Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）またはＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）の固体撮像素子であり、撮像面に結像した光学像を電気信号に変換する。 The above-mentioned camera (not shown) includes at least a lens (not shown) and an image sensor (not shown). The image sensor is, for example, a CCD (Charged-Coupled Device) or CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor) solid-state image sensor, and converts an optical image formed on an imaging surface into an electric signal.
（上位装置）
次に、上位装置１について説明する。上位装置１は、ユーザ（作業者）による入力操作あるいはユーザ（作業者）によって予め設定された情報に基づいて、リペア溶接を実行するための制御信号を生成し、生成された制御信号をロボット制御装置２に送信する。上位装置１は、通信部１０と、プロセッサ１１と、メモリ１２と、を含んで構成される。
(Upper device)
Next, the
通信部１０は、ロボット制御装置２との間で通信可能に接続される。通信部１０は、リペア溶接を実行させるための制御信号をロボット制御装置２に送信する。なお、ここでいうリペア溶接を実行させるための制御信号は、マニピュレータ２００、ワイヤ送給装置３００および溶接電源装置４のそれぞれを制御するための制御信号を含んでよい。
The
プロセッサ１１は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）またはＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）を用いて構成されて、メモリ１２と協働して、各種の処理および制御を行う。具体的には、プロセッサ１１は、メモリ１２に保持されたプログラムおよびデータを参照し、そのプログラムを実行することにより、セル制御部１３の機能を実現する。
The
セル制御部１３は、インターフェースＵＩ１を用いたユーザ（作業者）による入力操作と、ユーザ（作業者）によって予め設定され、外部ストレージＳＴに記憶された情報とに基づいて、リペア溶接を実行するための制御信号を生成する。セル制御部１３によって生成された制御信号は、通信部１０を介してロボット制御装置２に送信される。
The cell control unit 13 executes repair welding based on an input operation by the user (worker) using the interface UI1 and information preset by the user (worker) and stored in the external storage ST. Generates a control signal for. The control signal generated by the cell control unit 13 is transmitted to the
メモリ１２は、例えばプロセッサ１１の各処理を実行する際に用いられるワークメモリとしてのＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）と、プロセッサ１１の動作を規定したプログラムおよびデータを格納するＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）とを有する。ＲＡＭには、プロセッサ１１により生成あるいは取得されたデータもしくは情報が一時的に保存される。ＲＯＭには、プロセッサ１１の動作を規定するプログラムが書き込まれている。
The
また、メモリ１２は、ワークＷｋに関する情報種別、ワークＷｋごとに予め付与されたワークＳ／Ｎ（Ｓｅｒｉａｌ Ｎｕｍｂｅｒ）、ユーザによって設定された溶接箇所（溶接線）ごとに付与された溶接線ＩＤなどを記憶する。
Further, the
（ロボット制御装置２）
次に、ロボット制御装置２について説明する。ロボット制御装置２は、上位装置１から受信された制御信号に基づいてマニピュレータ２００、ワイヤ送給装置３００、および溶接電源装置４のそれぞれを制御する。ロボット制御装置２は、通信部２０と、プロセッサ２１と、メモリ２２とを含んで構成される。プロセッサ２１は、プログラム編集部２３ａと、プログラム呼出部２３ｂと、プログラム記憶部２３ｃと、演算部２４と、検査装置制御部２５と、ロボット制御部２６と、溶接電源制御部２７と、を含んで構成される。
(Robot control device 2)
Next, the
通信部２０は、上位装置１との間で通信可能に接続される。通信部２０は、上位装置１から、リペア溶接や、検査装置３による外観検査を実行させるための制御信号を受信する。
The
プロセッサ２１は、例えばＣＰＵまたはＦＰＧＡを用いて構成されて、メモリ２２と協働して、各種の処理および制御を行う。具体的には、プロセッサ２１はメモリ２２に保持されたプログラムおよびデータを参照し、そのプログラムを実行することにより、各部の機能を実現する。各部は、プログラム編集部２３ａ、プログラム呼出部２３ｂ、プログラム記憶部２３ｃ、演算部２４、検査装置制御部２５、ロボット制御部２６および溶接電源制御部２７である。各部の機能は、例えば、予め記憶されたリペア溶接を実行するためのリペア溶接プログラムを編集して呼び出す機能、呼び出されたリペア溶接プログラムに基づいて、マニピュレータ２００、ワイヤ送給装置３００および溶接電源装置４のそれぞれを制御するための制御信号を生成する機能などである。
The
メモリ２２は、例えばプロセッサ２１の各処理を実行する際に用いられるワークメモリとしてのＲＡＭと、プロセッサ２１の動作を規定したプログラムおよびデータを格納するＲＯＭとを有する。ＲＡＭには、プロセッサ２１により生成あるいは取得されたデータもしくは情報が一時的に保存される。ＲＯＭには、プロセッサ２１の動作を規定するプログラムが書き込まれている。
The
プログラム編集部２３ａは、通信部２０を介して検査装置３から受信された不良箇所に関する情報（例えば、後述の検査装置３による判定結果）に基づいて、リペア溶接を実行するためのプログラム（制御信号）を編集する。プログラム編集部２３ａは、プログラム記憶部２３ｃに予め記憶されているリペア溶接を実行するためのリペア溶接基本プログラムを参照し、受信された不良箇所の位置および不良要因、リペア溶接の為のパラメータ（修正パラメータ）等に応じてリペア溶接プログラムを編集する。編集後のリペア溶接プログラムは、プログラム記憶部２３ｃに記憶してよく、また、メモリ２２内のＲＡＭ等に記憶してもよい。
The
なお、ここでいうリペア溶接プログラムには、リペア溶接を実行するにあたって、溶接電源装置４、マニピュレータ２００、ワイヤ送給装置３００、溶接トーチ４００、形状検出部５００、などを制御するための、電流、電圧、オフセット量、速度、姿勢、方法等のパラメータが含まれていてよい。
The repair welding program referred to here includes an electric current for controlling a welding
プログラム呼出部２３ｂは、メモリ２２に含まれるＲＯＭや、プログラム記憶部２３ｃ等に記憶されている各種プログラムを呼び出す。なお、プログラム呼出部２３ｂは、検査・リペア溶接ロボットＭＣ２３側にあるプログラムを呼び出してもよい。また、プログラム呼出部２３ｂは、複数のプログラムから、検査装置３による検査結果（判定結果）に応じて、適切なプログラムを選択して呼び出すことができる。すなわち、プログラム呼出部２３ｂは、検査装置３による検査結果（判定結果）に応じてプログラムを変更することができる。
The
プログラム記憶部２３ｃは、ロボット制御装置２が使用する各種プログラムを記憶する。例えば、上述のリペア溶接基本プログラムや、プログラム編集部２３ａによって編集済のリペア溶接プログラム等がプログラム記憶部２３ｃに記憶されてよい。
The
演算部２４は、各種の演算を行う機能ブロックである。例えば、リペア溶接プログラムに基づいて、ロボット制御部２６によって制御されるマニピュレータ２００およびワイヤ送給装置３００を制御するための演算等を行う。その他、演算部２４は、不良箇所の位置に基づいて、不良箇所に対するリペア溶接に必要なオフセット量を演算してもよい。
The
検査装置制御部２５は、検査装置３を制御するための制御信号を生成する。この制御信号は通信部２０を介して検査装置３へと送信される。反対に、検査装置制御部２５は、検査装置３から各種情報を通信部２０経由で受信し、当該情報に基づき、例えばリペア溶接プログラムの編集を行う（プログラム編集部２３ａ）、通知を上位装置１に送信する、等の各種処理を行う。
The inspection
ロボット制御部２６は、プログラム呼出部２３ｂによって呼び出された、あるいはプログラム記憶部２３ｃに記憶されたリペア溶接プログラムや、演算部２４からの演算結果に基づいて、マニピュレータ２００およびワイヤ送給装置３００のそれぞれを駆動させる。溶接電源制御部２７は、プログラム呼出部２３ｂによって呼び出された、あるいはプログラム記憶部２３ｃに記憶されたリペア溶接プログラムや、演算部２４からの演算結果に基づいて、溶接電源装置４を駆動させる。
The
なお、検査ロボットＭＣ２とリペア溶接ロボットＭＣ３を別体にする構成の場合、前記の不良箇所に関する情報は、検査ロボットＭＣ２と接続された検査装置３から、上位装置１を経由して、リペア溶接ロボットＭＣ３と接続されたロボット制御装置２へと送信されてよい。リペア溶接ロボットＭＣ３と接続されたロボット制御装置２のプログラム編集部２３ａは、通信部２０を介して上位装置１から受信された不良箇所に関する情報（例えば、後述の検査装置３による判定結果）に基づいて、リペア溶接を実行するためのプログラム（制御信号）を編集してよい。
In the case of a configuration in which the inspection robot MC2 and the repair welding robot MC3 are separated from each other, the information regarding the defective portion is transmitted from the
また、上記の構成例においては、プログラム編集部２３ａやプログラム呼出部２３ｂがロボット制御装置２側にある形態を説明した。しかし、プログラム編集部やプログラム呼出部を、検査装置３側に設けてもよい。この場合、上述のプログラムの呼出しや、リペア溶接プログラムの編集を検査装置３が行ってよい。プログラムの呼出し元は、検査装置３内に限られず、ロボット制御装置２、あるいはロボット制御装置２に接続された検査・リペア溶接ロボットＭＣ２３等からプログラムを呼び出してもよい。呼び出されたプログラムは、プログラム編集部で編集され、編集後のプログラムが、リペア溶接プログラムとして検査装置３からロボット制御装置２へと送信され、ロボット制御装置２はこのリペア溶接プログラムを用いて、リペア溶接を行うことができる。
Further, in the above configuration example, the mode in which the
（検査装置３）
次に、検査装置３について説明する。検査装置３は、形状検出部５００によって取得された溶接箇所ごとの溶接ビードの形状データに基づいて、ワークＷｋの溶接箇所を検査（判定）する。この判定には、溶接箇所の溶接結果の良否判定、溶接不良箇所の修正可否判定、自動リペア溶接の可否判定などが含まれ得る。これらの各種判定については後述する。
(Inspection device 3)
Next, the
検査装置３は、通信部３０と、プロセッサ３１と、メモリ３２と、形状検出制御部３４と、データ処理部３５と、判定閾値記憶部３６と、判定部３７と、を含んで構成される。
The
通信部３０は、ロボット制御装置２との間で通信可能に接続される。なお、通信部３０は、上位装置１との間を直接、通信可能に接続されてもよい。通信部３０は、上位装置１またはロボット制御装置２から、溶接箇所に関する情報を受信する。溶接箇所に関する情報には、例えば、ワーク種別、ワークＳ／Ｎ、溶接線ＩＤ等が含まれていてよい。
The
また、検査装置３は、溶接箇所の検査結果を、通信部３０を介して、上位装置１またはロボット制御装置２に送信する。
Further, the
プロセッサ３１は、例えばＣＰＵまたはＦＰＧＡを用いて構成されて、メモリ３２と協働して、各種の処理および制御を行う。具体的には、プロセッサ３１はメモリ３２に保持されたプログラムおよびデータを参照し、そのプログラムを実行することにより、各部の機能を実現する。各部は、形状検出制御部３４、データ処理部３５、判定閾値記憶部３６および判定部３７を含む。各部の機能は、例えば、ロボット制御装置２から受信された溶接箇所に応じた検査に関する制御信号に基づいて形状検出部５００を制御する機能、形状検出部５００から受信された溶接ビードの形状データに基づいて、画像データを生成する機能、および生成された画像データに基づいて、溶接箇所に対する検査を実行する機能などである。
The
なお、後述の機械学習を行う場合、プロセッサ３１は、例えば、計算用のＧＰＵを複数備える構成としてよい。この場合、プロセッサ３１は、上述のＣＰＵ等と併用してもよい。
When performing machine learning, which will be described later, the
メモリ３２は、例えばプロセッサ３１の各処理を実行する際に用いられるワークメモリとしてのＲＡＭと、プロセッサ３１の動作を規定したプログラムおよびデータを格納するＲＯＭとを有する。ＲＡＭには、プロセッサ３１により生成あるいは取得されたデータもしくは情報が一時的に保存される。ＲＯＭには、プロセッサ３１の動作を規定するプログラムが書き込まれている。また、メモリ３２には、例えばハードディスク（ＨＤＤ：Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やソリッドステートドライブ（ＳＳＤ：Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等が含まれていてよい。
The
形状検出制御部３４は、形状検出部５００から受信された溶接箇所における溶接ビードの形状データと、ロボット制御装置２から受信された溶接箇所に応じた検査に関する制御信号とに基づいて、形状検出部５００を制御させる。形状検出制御部３４は、形状検出部５００が溶接箇所を撮像可能（形状検出可能）な位置に位置すると、レーザ光線を照射させて溶接箇所における溶接ビードの形状データを取得させる。形状検出制御部３４は、形状検出部５００によって取得された形状データを受信すると、この形状データをデータ処理部３５に出力する。
The shape
データ処理部３５は、形状検出制御部３４から入力された溶接箇所における溶接ビードの形状データを画像データに変換する。形状データは、例えば、溶接ビードの表面に照射されたレーザ光線の反射軌跡からなる形状線の点群データである。データ処理部３５は、入力された形状データに対して統計処理を実行し、溶接箇所における溶接ビードの形状に関する画像データを生成する。なお、データ処理部３５は、溶接ビードの位置および形状を強調するために、溶接ビードの周縁部分を強調したエッジ強調補正を行ってもよい。
The
判定閾値記憶部３６は、溶接箇所に応じて後述の判定を実行するために、溶接箇所に応じて設定された各閾値を記憶する。各閾値は、例えば溶接箇所の位置ずれに関する許容範囲（閾値）、溶接ビードの高さに関する閾値、溶接ビードの幅に関する閾値などである。また、判定閾値記憶部３６は、リペア溶接後の各閾値として、顧客から要求される品質を満たす程度の許容範囲（例えば、溶接ビードの高さに関する最小許容値、最大許容値など）を記憶する。
The determination threshold
また、判定閾値記憶部３６は、溶接箇所ごとに検査回数の上限値を記憶してよい。これにより、検査装置３は、リペア溶接によって不良箇所を修正する際に所定の回数を上回るものに関して、自動リペア溶接による不良箇所の修正が困難あるいは不可能と判定して、自動リペア溶接システム１０００ａの稼働率の低下を抑制することができる。
Further, the determination threshold
判定部３７は、判定閾値記憶部３６に記憶された閾値を、参照する等して、溶接箇所における溶接ビードの形状データに基づいて、溶接箇所についての判定を行う。この判定についての詳細は、図３以降を参照しつつ後述する。
The
判定部３７は、不良箇所の位置（例えば、不良箇所の開始位置と終了位置や、溶接ビードに生じた穴あきの位置や、アンダーカットの位置等）を計測し、不良内容を分析して不良要因を推定する。判定部３７は、計測された不良箇所の位置および推定された不良要因を溶接箇所に対する検査結果（判定結果）として生成し、生成された検査結果を、ロボット制御装置２を介して、上位装置１に送信する。
The
なお、判定部３７は、不良箇所がないと判定した場合には、不良箇所がないことを通知するアラートを生成し、生成されたアラートを、ロボット制御装置２を介して、上位装置１に送信する。上位装置１に送信されたアラートは、モニタＭＮ１に送信されて表示される。
When the
また、データ処理部３５は、溶接箇所ごとに検査回数をカウントし、検査回数が判定閾値記憶部３６に記憶された回数を超えても溶接検査結果が良好にならない場合、自動リペア溶接による不良箇所の修正が困難あるいは不可能と判定する。この場合、判定部３７は、不良箇所の位置および不良要因を含むアラートを生成し、生成されたアラートを、ロボット制御装置２を介して、上位装置１に送信する。上位装置１に送信されたアラートは、モニタＭＮ１に送信されて表示される。
Further, the
なお、検査装置３は、上記以外の内容のアラートを生成してもよい。このアラートもまた、ロボット制御装置２を介して、上位装置１に送信される。上位装置１に送信されたアラートは、モニタＭＮ１に送信されて表示される。
The
図３は、実施の形態１に係る自動リペア溶接システム１０００ａによる自動リペア溶接の第１の動作手順例を示すフローチャートである。なお、このフローチャートは、図２に示したシステム構成に基づいており、本溶接が行われた後のワークＷｋについて、検査とリペア溶接とを行う例を示している。 FIG. 3 is a flowchart showing an example of a first operation procedure of automatic repair welding by the automatic repair welding system 1000a according to the first embodiment. Note that this flowchart is based on the system configuration shown in FIG. 2, and shows an example in which inspection and repair welding are performed on the work Wk after the main welding is performed.
まず、本溶接が実行済みのワークＷｋについて、外観検査を行う（ステップＳｔ１０１）。この外観検査は、形状検出部５００によって取得された上述の形状データを用いて行う。ここで、１つのワークＷｋには、複数の溶接箇所（溶接線）が存在し得る。そこで本例においては、溶接箇所（溶接線）毎に外観検査を行っている（ステップＳｔ１０１からＳｔ１０３のループ）。
First, a visual inspection is performed on the work Wk for which the main welding has been performed (step St101). This visual inspection is performed using the above-mentioned shape data acquired by the
ここで、処理内部でのデータの状態について例示する。形状検出部５００が検出した、溶接ビードの形状データには、複数の溶接箇所（溶接線）が含まれ得る。データ処理部３５が、この形状データから各溶接箇所（溶接線）を検出する。この検出アルゴリズムは従来技術を用いてよい。また、検査装置３は、その溶接ビードが存在するワークＷｋにおける、ワーク種別、ワークのシリアルナンバー（ワークＳ／Ｎ）、溶接線ＩＤなどを、上位装置１またはロボット制御装置２から取得してよい。検査装置３は、前述の形状データに、ワーク種別、ワークＳ／Ｎ、溶接線ＩＤ等を紐付けて管理することができる。検査装置３はこれらのデータをメモリ３２等に記憶してよい。
Here, the state of data inside the process will be illustrated. The shape data of the weld bead detected by the
検査装置３のデータ処理部３５は、上記ループ（ステップＳｔ１０１からＳｔ１０３）において現在処理中の溶接箇所（溶接線）について、外観検査の結果得られた溶接ビードの形状データに基づき、溶接の不良種別や、後述の特性データを生成する（ステップＳｔ１０２）。
The
ここで、図１０を参照する。図１０は、マスタデータと、検査対象の溶接ビードの形状データとの比較を示す概念図である。図１０の左側は、メモリ３２等に保存されたマスタデータを示している。マスタデータは、良好に溶接が行われた場合のワーク（の溶接箇所）を、形状検出部５００で検出して画像化した画像データであってよい。図１０の右側は、検査対象のワークＷｋにおける、溶接ビードの形状データを示している。
Here, reference is made to FIG. FIG. 10 is a conceptual diagram showing a comparison between the master data and the shape data of the weld bead to be inspected. The left side of FIG. 10 shows the master data stored in the
ワークＷｋの溶接箇所に例えばアーク溶接を行った場合、その溶接箇所には、種々の形状不良が生じ得る。例えば、溶接箇所の一部が溶け落ちてできる穴あきや、アンダーカットが生じることがある。また、溶接線に沿った溶接ビードの長さや、溶接線に直交する方向の溶接ビード幅、溶接ビードの高さ等が、基準値と比較して許容範囲以上にずれる場合もある。これら「穴あき」「アンダーカット」「ビードの長さ」「ビード幅」「ビードの高さ」等が、溶接の不良種別（ステップＳｔ１０２）に相当する。ただし、前述した以外の不良種別を用いてもよい。 When, for example, arc welding is performed on the welded portion of the work Wk, various shape defects may occur in the welded portion. For example, a part of the welded portion may melt down to form a hole or an undercut may occur. In addition, the length of the welding bead along the welding line, the width of the welding bead in the direction orthogonal to the welding line, the height of the welding bead, and the like may deviate more than the permissible range as compared with the reference value. These "perforated", "undercut", "bead length", "bead width", "bead height", etc. correspond to the welding defect type (step St102). However, a defective type other than the above may be used.
データ処理部３５は、これらの不良種別ごとに、マスタデータと、検査対象のワークＷｋにおける溶接ビードの形状データとに基づいて、特性データを算出してよい。
The
特性データは、前述の不良種別ごとに、溶接の良あるいは不良を識別する為のデータである。例えば図１０には、ビード切れ６０１と、穴あき６０２とが例示されている。ビード切れ６０１は、溶接線に沿った溶接ビードの長さが、マスタデータと比較して短くなっている。すなわち、溶接ビードの開始位置や終了位置が、マスタデータにおける溶接ビードの開始位置や終了位置からずれている。データ処理部３５は、このずれの量を、特性データとして算出する。なお、データ処理部３５は、溶接ビードの長さ自体を、特性データとして算出してもよい。
The characteristic data is data for identifying good or bad welding for each of the above-mentioned defective types. For example, FIG. 10 illustrates a
同様に、穴あき６０２は、溶接ビードに穴が開いた状態である。データ処理部３５は、例えばこの穴の直径を、特性データとして算出する。
Similarly, the perforated 602 is a state in which the weld bead is perforated. The
その他、データ処理部３５は、ビード幅や、アンダーカットの大きさ等を、特性データとして算出することができる。なお、特性データの種類は、上述のものには限られない。
In addition, the
そして、判定部３７は、上述のようにして算出された特性データと、判定閾値記憶部３６に記憶された閾値とを比較する。この特性データと閾値との比較により、後述の判定（ステップＳｔ１０４、Ｓｔ１０５、Ｓｔ１０７）を行うことができる。なお、異なる判定ステップにおける判定の間で、同じ閾値を用いてもよく、異なる閾値を用いてもよい。
Then, the
また、データ処理部３５は、上記の複数の特性データを総合的に用いて、検査スコアを算出してもよい。例えば、検査対象のワークＷｋの形状データにおける溶接ビードの長さと、マスタデータにおける溶接ビードの長さとの差をΔＬとする。検査対象のワークＷｋの形状データにおける溶接ビードの幅と、マスタデータにおける溶接ビードの長さとの差をΔＷとする。検査対象のワークＷｋの形状データにおける溶接ビードの高さと、マスタデータにおける溶接ビードの高さとの差をΔＨとする。検査対象のワークＷｋの形状データに、穴あきを検出した場合は、穴あきの直径をｒとする。この時、例えば、検査スコアＳを、以下のように計算してよい。
Further, the
検査スコアＳ＝ｗ１×ΔＬ＋ｗ２×ΔＷ＋ｗ３×ΔＷ＋ｗ４×ｒ Test score S = w1 × ΔL + w2 × ΔW + w3 × ΔW + w4 × r
上記の数式において、ｗ１〜ｗ４はそれぞれ、重み付け（その特性データの重要度）を示す係数である。 In the above formula, w1 to w4 are coefficients indicating weighting (importance of the characteristic data), respectively.
データ処理部３５は、例えば上記のような検査スコアを、特性データとして算出してよい（ステップＳｔ１０２）。なお、前述の数式は一例であり、データ処理部３５は、上記以外の計算式を用いて検査スコアを算出してもよい。また、検査スコアは、単一の値でなくともよい。例えば、溶接ビードの寸法（長さ、幅、高さ等）についての検査スコアと、穴あきやアンダーカット等についての検査スコアを別々に計算して、これらを合わせて、検査スコアのグループとして用いてもよい。
The
データ処理部３５は、上記以外の特性データを算出してもよい。例えば、検査装置３によって既に検査済みの複数のワークについての形状データや、それらの形状データから算出した特性データをメモリ３２等に蓄積しておき、この蓄積データに対する標準偏差の値や、分散値などを特性データとしてデータ処理部３５が算出してもよい。
The
検査装置３は、ステップＳｔ１０２において生成された不良種別を示す情報や特性データを、前述の形状データに更に紐づけて管理することができる。すなわち、ステップＳｔ１０２の時点において検査装置３は、検査対象のワークＷｋについての形状データに、ワーク種別、ワークＳ／Ｎ、溶接線ＩＤ、不良種別、および特性データを紐づけて管理することができる。検査装置３は、これらのデータを、メモリ３２等に記憶しておいてよい。
The
次に、検査装置３は、現在検査中のワークＷｋについて、全ての溶接箇所（全ての溶接線）についての外観検査が完了したか否かを判定する（ステップＳｔ１０３）。全ての溶接箇所（全ての溶接線）についての外観検査が終了していれば（ステップＳｔ１０３、Ｙ）、処理がステップＳｔ１０４へと遷移する。全ての溶接箇所（全ての溶接線）についての外観検査が終了していなければ（ステップＳＴ１０３、Ｎ）、ステップＳｔ１０１へと戻って、そのワークＷｋにおける次の溶接箇所（溶接線）についての外観検査を行う。
Next, the
次に、ステップＳｔ１０４について説明する。検査装置３の判定部３７は、全ての溶接箇所（全ての溶接線）についての外観検査が終わったワークＷｋについて、溶接検査結果の良否を判定する。この溶接結果良否判定は、前述の特性データと閾値とに基づく判定であってよく、検査スコアに基づく判定であってもよく、図８および図９に基づいて後述するように、機械学習がなされた判定モデル（ＡＩの学習モデル）による判定であってもよい。
Next, step St104 will be described. The
溶接検査結果が良好である場合（ステップＳｔ１０４、Ｙ）は、このワークＷｋについてのリペア溶接がそもそも不要なので、当該ワークＷｋについての処理が終了する。なおこの時、当該ワークＷｋについての溶接検査結果が良好である旨のアラートを、上述のように行ってよい。 When the welding inspection result is good (steps St104, Y), the repair welding for the work Wk is not necessary in the first place, so the process for the work Wk is completed. At this time, an alert indicating that the welding inspection result for the work Wk is good may be given as described above.
一方、ワークＷｋについての溶接検査結果が不良である場合（ステップＳｔ１０４、Ｎ）、もし不良箇所を修正可能なのであればリペア溶接を行うために、ステップＳｔ１０５が実行される。 On the other hand, when the welding inspection result for the work Wk is defective (steps St104, N), step St105 is executed in order to perform repair welding if the defective portion can be corrected.
検査装置３の判定部３７は、当該ワークＷｋの溶接箇所（溶接線）に含まれる溶接の不良箇所について、リペア溶接によって修正可能であるか否かを判定する（ステップＳｔ１０５）。この修正可否判定は、前述の特性データと閾値とに基づく判定であってよく、検査スコアに基づく判定であってもよく、機械学習がなされた判定モデル（ＡＩの学習モデル）による判定であってもよい。また、ステップＳｔ１０５における判定基準は、ステップＳｔ１０４における判定基準と異なっていてよい。例えば、ステップＳｔ１０４において用いられた閾値の値とは異なる値が、ステップＳｔ１０５において閾値として用いられてよい。
The
不良箇所を修正可能であると判定された場合（ステップＳｔ１０５、Ｙ）、後述のステップＳｔ１０６が実行される。不良箇所を修正不能であると判定された場合（ステップＳｔ１０５、Ｎ）、リペア溶接を試みたとしても不良箇所を修正できないのであるから、このワークＷｋについての処理を終了する。この時、当該ワークＷｋについての溶接検査結果が不良であり、修正も不可である旨のアラートを、上述のように行っても良い。 When it is determined that the defective portion can be corrected (steps St105, Y), step St106 described later is executed. If it is determined that the defective portion cannot be corrected (steps St105, N), the defective portion cannot be corrected even if repair welding is attempted, so the process for this work Wk is terminated. At this time, an alert to the effect that the welding inspection result for the work Wk is defective and cannot be corrected may be given as described above.
検査装置３は、前述の形状データに、ステップＳｔ１０５において生成された修正の可否を示す情報を、さらに紐づけて管理することができる。すなわち、ステップＳｔ１０５の時点において検査装置３は、検査対象のワークＷｋについての形状データに、ワーク種別、ワークＳ／Ｎ、溶接線ＩＤ、不良種別、特性データ、および修正可否を示すデータを紐づけて管理することができる。検査装置３は、これらのデータを、メモリ３２等に記憶しておいてよい。
The
次に、データ処理部３５は、修正の種別と、修正を行う際のパラメータとを生成する（ステップＳｔ１０６）。修正の種別は、溶接の不良箇所に対する適切な修正方法（本溶接と同じ溶接方法、本溶接とは異なる種々の溶接方法）等であってよい。修正を行う際のパラメータ（修正パラメータ）は、溶接電源装置４の電流や電圧、不良箇所の位置情報、リペア溶接の開始位置またはリペア終了位置のオフセット量、溶接速度、溶接トーチ４００の姿勢、ウィービングの有無、等であってよい。ただしこれらには限られない。
Next, the
データ処理部３５による、修正の種別および修正を行う際のパラメータの生成は、例えばプログラム生成用の表データ（プログラム生成ロジックテーブル）をメモリ３２等に保存しておくことで実現することができる。ここで、図１１を参照する。図１１は、プログラム生成ロジックテーブルを示す図であり、（ａ）不良種別と特性データをキーにする場合の一例、（ｂ）不良種別と検査スコアをキーにする場合の一例である。
The
図１１（ａ）に示したように、プログラム生成ロジックテーブルには、修正の種別、およびその際に使用可能な修正パラメータが、前述の不良種別や特性データの値の範囲等に応じて登録されていてよい。データ処理部３５は、ステップＳｔ１０２で生成した不良種別や特性データに基づいて、このプログラム生成ロジックテーブルから、修正の種別と修正パラメータとの組を抽出する。例えば、不良種別が「穴あき」で、特性データ（直径など）の値が２〜４の場合は、修正の種別は「リペア溶接を２回行う」、修正パラメータは「１回目のリペア溶接はデータセットｄａｔａ６を用い、２回目のリペア溶接はデータセットｄａｔａ７を用いる」、という修正の種別と修正パラメータとの組を抽出することができる。なお、あくまで一例であるが、データセットに含まれているＡ、Ｖ、Ｓはそれぞれ、「電流」、「電圧」、「溶接速度」であってよい。
As shown in FIG. 11A, the type of modification and the modification parameters that can be used at that time are registered in the program generation logic table according to the above-mentioned defect type, the range of characteristic data values, and the like. You may be. The
また、図１１（ｂ）に示したように、プログラム生成ロジックテーブルには、修正の種別および修正パラメータが、前述の不良種別や検査スコアに応じて登録されていてもよい。例えば、不良種別が「穴あき」で、検査スコアの値が８３〜９４の場合は、修正の種別は「リペア溶接を２回行う」、修正パラメータは「１回目のリペア溶接はデータセットｄａｔａ６を用い、２回目のリペア溶接はデータセットｄａｔａ７を用いる」、という修正の種別と修正パラメータとの組を抽出することができる。 Further, as shown in FIG. 11B, the modification type and the modification parameter may be registered in the program generation logic table according to the above-mentioned defect type and inspection score. For example, if the defect type is "perforated" and the inspection score value is 83 to 94, the correction type is "perform repair welding twice" and the correction parameter is "data set data6 for the first repair welding". It is possible to extract a set of correction types and correction parameters, such as "Use the data set data7 for the second repair welding."
上述のプログラム生成ロジックテーブルは、データそのものを保持していてよい。また、データを他の記憶領域等に保存しておき、プログラム生成ロジックテーブルは、当該データへの参照情報（リンク情報）を保持していてもよい。 The above-mentioned program generation logic table may hold the data itself. Further, the data may be stored in another storage area or the like, and the program generation logic table may hold reference information (link information) to the data.
なお、データ処理部３５による、修正の種別および修正を行う際のパラメータの生成アルゴリズムは、上記のプログラム生成ロジックテーブルに限られない。例えば、溶接方法（修正の種別）は、本溶接における溶接方法と同じものを用いた上で、修正パラメータについては、本溶接の時に用いたパラメータに対して、検査スコアの値に基づいた係数を乗算したものを用いてもよい。より具体的な一例を挙げると、検査スコアが一定以下である場合には、溶接方法は変えずに、本溶接の際の電流値の０．６倍（係数０．６）の電流を用いてリペア溶接を行う、等である。
The type of modification and the parameter generation algorithm for performing the modification by the
次に、検査装置３の判定部３７は、ワークＷｋのその溶接箇所（溶接線）に含まれる溶接の不良箇所について、自動溶接が可能であるかを判定する（ステップＳｔ１０７）。この判定は、上述のプログラム生成ロジックテーブルを用いて行ってよい。すなわち、プログラム生成ロジックテーブルから、修正の種別と修正パラメータとの組を１組でも抽出できれば、自動修正可能と判定することができる（ステップＳｔ１０７、Ｙ）。逆に、プログラム生成ロジックテーブルから、修正の種別と修正パラメータとの組を１組も抽出できなければ、自動修正不能と判定することができる（ステップＳｔ１０７、Ｎ）。
Next, the
また、検査装置３の判定部３７は、他の方法により、自動溶接の可否を判定することもできる。例えば、判定部３７が、ステップＳｔ１０２において生成された特性データと、判定閾値記憶部３６に保存された自動溶接可否判定用の閾値とを比較して判定を行ってよい。また、判定部３７が、ステップＳｔ１０２において生成された検査スコア（あるいは検査スコアのグループ）と、判定閾値記憶部３６に保存された自動溶接可否判定用の閾値とを比較して判定を行ってもよい。さらに、図８および図９に基づいて後述するように、機械学習がなされた判定モデル（ＡＩの学習モデル）による判定を行ってもよい。
Further, the
ワークＷｋのその溶接箇所（溶接線）に含まれる溶接の不良箇所について、自動溶接が可能であると判定された場合（ステップＳｔ１０７、Ｙ）、この判定結果に基づいて、リペア溶接の為の条件設定（ステップＳｔ１０９）を行った上で、リペア溶接を実行する（ステップＳｔ１１０）。例えば、ステップＳｔ１０６で生成された、修正の種別と、修正を行う際のパラメータとを設定条件として用いて（ステップＳｔ１０９）、ロボット制御装置２または検査装置３におけるプログラム編集部が、リペア用プログラムを編集する。あるいは、ステップＳｔ１０６で生成された、修正の種別と、修正を行う際のパラメータとを設定条件として用いて（ステップＳｔ１０９）、ロボット制御装置２または検査装置３におけるプログラム呼出部が、リペア用プログラムを変更する。この編集済または変更済のリペア用プログラムを用いて、ロボット制御装置２が、検査・リペア溶接ロボットＭＣ２３を制御し、リペア溶接を実行する（ステップＳｔ１１０）。
When it is determined that automatic welding is possible for the defective portion of welding included in the welded portion (welded line) of the work Wk (steps St107, Y), the conditions for repair welding are based on this determination result. After making the setting (step St109), repair welding is executed (step St110). For example, using the modification type generated in step St106 and the parameters for performing the modification as setting conditions (step St109), the program editorial unit in the
ワークＷｋのその溶接箇所（溶接線）に含まれる溶接の不良箇所について、自動溶接が不能であると判定された場合（ステップＳｔ１０７、Ｎ）、不良箇所の修正自体は可能である（ステップＳｔ１０５、Ｙ）ので、自動溶接ではなく作業者による手溶接（ステップＳｔ１０８）を行う。そのため、検査装置３は、作業者による溶接が可能である旨のアラートを、上述のように行う。
When it is determined that automatic welding is not possible for the defective portion of welding included in the welded portion (welding line) of the work Wk (step St107, N), the defective portion itself can be corrected (step St105, N). Since Y), manual welding by an operator (step St108) is performed instead of automatic welding. Therefore, the
なお、検査装置３は、ステップＳｔ１０７において生成された自動溶接の可否を示す情報を、前述の形状データに更に紐づけて管理することができる。すなわち、ステップＳｔ１０７の時点において検査装置３は、検査対象のワークＷｋについての形状データに、ワーク種別、ワークＳ／Ｎ、溶接線ＩＤ、不良種別、特性データ、修正可否を示すデータ、および、自動修正可否を示すデータを紐づけて管理することができる。検査装置３は、これらのデータを、メモリ３２等に記憶しておいてよい。
The
また、リペア溶接を自動で行う場合（ステップＳｔ１１０）も、作業者が手溶接で行う場合（ステップＳｔ１０８）も、リペア溶接後は、再びステップＳｔ１０１へと処理が遷移してよい。リペア溶接後の溶接ビードが良好か、再検査を行うためである。検査装置３は、この再検査において算出される特性データや検査スコア（ステップＳｔ１０２）を、その前に行った検査における特性データや検査スコアとは別のデータ項目として、形状データに対して紐付けてよい。
Further, in both the case where the repair welding is automatically performed (step St110) and the case where the operator manually performs the repair welding (step St108), the process may transition to step St101 again after the repair welding. This is to re-inspect whether the weld bead after repair welding is good. The
リペア溶接を作業者が行う場合（ステップＳｔ１０８）は、このワークＷｋについてのその後の扱いを、作業者に一任することができる。この場合、処理はステップＳｔ１０１へと戻らず、このワークＷｋについての処理を終了することができる（ステップＳｔ１０８、破線）。 When the repair welding is performed by the operator (step St108), the subsequent handling of the work Wk can be left to the operator. In this case, the process does not return to step St101, and the process for this work Wk can be completed (step St108, broken line).
また、ステップＳｔ１０６で生成した修正の種別および修正を行う際のパラメータや、形状データに紐づいている上述の各種データは、手溶接でリペア溶接を行う溶接作業者にとって有益な参考情報となり得る。そこで、自動リペア溶接ではなく、作業者によるリペア溶接を行う場合（ステップＳｔ１０８）、検査装置３は、前述の各種データを、作業者に対してアラートしてよい。このアラートは前述のように、上位装置１による制御の下、モニタＭＮ１にデータ表示すること等で行ってよい。
In addition, the type of modification generated in step St106, the parameters for performing the modification, and the various data described above linked to the shape data can be useful reference information for the welding operator who performs repair welding by manual welding. Therefore, when the repair welding is performed by the operator instead of the automatic repair welding (step St108), the
以上のようにして、ワークＷｋについての外観検査、及びリペア溶接を行うことができる。なお、ステップＳｔ１０４における溶接検査結果の良否判定、ステップＳｔ１０５における修正可否判定、ステップＳｔ１０７における自動溶接可否判定の結果は、上位装置１等にアラートしてよい。上位装置１はこの判定結果をモニタＭＮ１に表示してよい。
As described above, the appearance inspection of the work Wk and the repair welding can be performed. The result of the welding inspection result quality determination in step St104, the correction possibility determination in step St105, and the automatic welding possibility determination result in step St107 may be alerted to the
図４は、実施の形態１に係る自動リペア溶接システム１０００ａによる、自動リペア溶接の第２の動作手順例を示すフローチャートである。なお、このフローチャートは、図２に示したシステム構成に基づいており、本溶接を実行済みのワークＷｋについて、検査とリペア溶接を行う例を示している。 FIG. 4 is a flowchart showing an example of a second operation procedure of automatic repair welding by the automatic repair welding system 1000a according to the first embodiment. Note that this flowchart is based on the system configuration shown in FIG. 2, and shows an example in which inspection and repair welding are performed on a work Wk that has already been subjected to main welding.
図４のフローチャートにおける動作手順は、図３のフローチャートにおける動作手順と基本的に同様である。具体的には、図３におけるステップＳｔ１０１、Ｓｔ１０２、Ｓｔ１０３、Ｓｔ１０４、Ｓｔ１０５、Ｓｔ１０６、Ｓｔ１０７、Ｓｔ１０８、Ｓｔ１０９、およびＳｔ１１０が、図４におけるステップＳｔ２０１、Ｓｔ２０２、Ｓｔ２０４、Ｓｔ２０３、Ｓｔ２０５、Ｓｔ２０６、Ｓｔ２０７、Ｓｔ２０８、Ｓｔ２０９、およびＳｔ２１０に、それぞれ対応している。そこで、図３のフローチャートに示した動作手順と同様の部分については説明を省略し、異なる内容について以下に説明する。 The operation procedure in the flowchart of FIG. 4 is basically the same as the operation procedure in the flowchart of FIG. Specifically, steps St101, St102, St103, St104, St105, St106, St107, St108, St109, and St110 in FIG. 3 are the steps St201, St202, St204, St203, St205, St206, St207, St208 in FIG. , St209, and St210, respectively. Therefore, the description of the same part as the operation procedure shown in the flowchart of FIG. 3 will be omitted, and the different contents will be described below.
図４のフローチャートにおいては、全箇所検査が完了したか否かを判定するステップＳｔ２０４が、溶接検査結果の良否判定ステップＳｔ２０３よりも後ろに来ている。すなわち、現在処理中のワークＷｋについて、全ての溶接箇所（全ての溶接線）についての外観検査が終了するのを待たずに、溶接検査結果が不良である溶接箇所が見つかる都度、その溶接箇所についてのリペア溶接（ステップＳｔ２０８、Ｓｔ２１０）を行い得る処理順序となっている。 In the flowchart of FIG. 4, the step St204 for determining whether or not the inspection at all points has been completed comes after the step St203 for determining whether or not the welding inspection result is good or bad. That is, for the work Wk currently being processed, each time a welded part with a defective welded inspection result is found, the welded part is not waited for the visual inspection of all the welded parts (all welded lines) to be completed. The processing order is such that the repair welding (steps St208, St210) can be performed.
図３のフローチャートに示した処理手順の場合は、１つのワークＷｋが含む全ての溶接箇所について外観検査が完了した後に、複数の溶接不良箇所についてのリペア溶接をまとめて行うことができる。すなわち、外観検査とリペア溶接との間を往復する回数が少なくなるので、煩雑さが無くなるという利点がある。特に、図１に示した検査ロボットＭＣ２とリペア溶接ロボットＭＣ３とが別個のロボットである場合には、ワークＷｋがこれら複数台のロボットの間を行き来する頻度が減るので、図３のフローチャートに示した処理手順は好適である。 In the case of the processing procedure shown in the flowchart of FIG. 3, after the appearance inspection is completed for all the welded parts included in one work Wk, repair welding for a plurality of poorly welded parts can be performed collectively. That is, since the number of round trips between the visual inspection and the repair welding is reduced, there is an advantage that the complexity is eliminated. In particular, when the inspection robot MC2 and the repair welding robot MC3 shown in FIG. 1 are separate robots, the frequency with which the work Wk moves back and forth between these plurality of robots is reduced, and thus is shown in the flowchart of FIG. The processing procedure is suitable.
一方、図４のフローチャートに示した処理手順の場合は、ステップＳｔ２０５において、修正不能と判断された場合に、そのワークＷｋについての処理自体が終了する（ステップＳｔ２０５、Ｎ）。すなわち、修正不能な溶接不良箇所が最初に見つかった時点で、その後に続くはずだった処理を省略して、検査処理を早期に終了することができる。従って、図４のフローチャートに示した処理手順には、不要な処理を行わなくて済み、処理時間を低減できるという利点がある。 On the other hand, in the case of the processing procedure shown in the flowchart of FIG. 4, when it is determined in step St205 that the work Wk cannot be modified, the processing itself for the work Wk ends (steps St205, N). That is, when an uncorrectable welding defect is first found, the inspection process can be terminated early by omitting the process that should have followed. Therefore, the processing procedure shown in the flowchart of FIG. 4 has an advantage that unnecessary processing does not have to be performed and the processing time can be reduced.
なお、図示は省略するが、ステップＳｔ２０５において修正不能と判定された場合に、ステップＳｔ２０４を実行するようにしてもよい。この一部修正された処理手順の場合、修正不能な溶接箇所が発見された後も、ステップＳｔ２０１からステップＳｔ２０４のループ処理が続くことになるので、上述の処理を省略するというメリットは享受できなくなる。しかし、前記一部修正された処理手順には、ワークＷｋについてより多くの外観検査結果を得られるという利点がある。 Although not shown, step St204 may be executed when it is determined in step St205 that the correction cannot be made. In the case of this partially modified processing procedure, the loop processing from step St201 to step St204 continues even after the uncorrectable welded portion is found, so that the merit of omitting the above processing cannot be enjoyed. .. However, the partially modified processing procedure has the advantage of obtaining more visual inspection results for the work Wk.
＜実施の形態２＞
図５は、実施の形態２に係る検査ロボットＭＣ２とリペア溶接ロボットＭＣ３との制御に関する、自動リペア溶接システム１０００ｂの内部構成例を示す図である。実施の形態１と異なり、検査ロボットＭＣ２とリペア溶接ロボットＭＣ３とが別体となっている。なお、説明をわかりやすくするためにモニタＭＮ１、インターフェースＵＩ１、外部ストレージＳＴに関する構成を省略する。
<
FIG. 5 is a diagram showing an internal configuration example of the automatic
図５においては、検査ロボットＭＣ２と、リペア溶接ロボットＭＣ３とが、同一のワークＷｋを挟んで向かい合わせに配置されている。しかし、配置位置はこれには限られない。例えば、検査ロボットＭＣ２およびリペア溶接ロボットＭＣ３は、互いに異なる工場あるいはセルに配置されてもよい。 In FIG. 5, the inspection robot MC2 and the repair welding robot MC3 are arranged facing each other with the same work Wk in between. However, the placement position is not limited to this. For example, the inspection robot MC2 and the repair welding robot MC3 may be arranged in different factories or cells.
図示されているように、リペア溶接ロボットＭＣ３側には、リペア溶接ロボットＭＣ３を制御するためのロボット制御装置２ａが接続されている。また、検査ロボットＭＣ２側には、検査ロボットＭＣ２を制御するロボット制御装置２ｂと検査装置３とが接続されている。ロボット制御装置２ａと、ロボット制御装置２ｂとは、上位装置１を介して通信可能に接続されている。
As shown in the figure, a
また、ロボット制御装置２ａから、検査装置制御部２５が省略されている。リペア溶接ロボットＭＣ３側は、検査装置３が接続されておらず、形状検出部５００がリペア溶接ロボットＭＣ３側に無いからである。また、ロボット制御装置２ｂから、溶接電源制御部２７が省略されている。検査ロボットＭＣ２に、溶接に係る構成要素である、溶接トーチ４００、ワイヤ送給装置３００、溶接ワイヤ３０１、等が無いからである。
Further, the inspection
図５に示したように、検査ロボットＭＣ２とリペア溶接ロボットＭＣ３とが別体になっている場合には、ワークＷｋの検査（検査ロボットＭＣ２）と、検査結果に応じたリペア溶接（リペア溶接ロボットＭＣ３）とを別個独立に実施することができる。 As shown in FIG. 5, when the inspection robot MC2 and the repair welding robot MC3 are separate bodies, the work Wk inspection (inspection robot MC2) and the repair welding according to the inspection result (repair welding robot) are performed. MC3) can be implemented separately and independently.
図６は、実施の形態２に係る自動リペア溶接システム１０００ｂによる自動リペア溶接の動作手順例を示すフローチャートである。なお、このフローチャートは、図５に示したシステム構成に基づいており、本溶接が行われた後のワークＷｋについて、検査とリペア溶接とを行う例を示している。図６に示したフローチャートにおける動作手順は、図３に示したフローチャートにおける動作手順と基本的に同様である。具体的には、図３におけるステップＳｔ１０１からＳｔ１０７が、図６におけるステップＳｔ３０１からＳｔ３０７にそれぞれ対応している。そこで、図６に示した動作手順と同様の部分については説明を省略し、異なる内容について以下に説明する。
FIG. 6 is a flowchart showing an example of an operation procedure of automatic repair welding by the automatic
図６のステップＳｔ３０７の後に、通知・作業者溶接（ステップＳｔ１０８）、条件設定（ステップＳｔ１０９）、リペア溶接（Ｓｔ１１０）が続いていない。これは、図５に示したように、検査ロボットＭＣ２とリペア溶接ロボットＭＣ３とが別体になっているからである。すなわち、図６に示した処理手順において、検査ロボットＭＣ２に接続された検査装置３が自動溶接可否判定（ステップＳｔ３０７）を行った後は、検査ロボットＭＣ２ではなく、これとは別体のリペア溶接ロボットＭＣ３が、必要に応じてリペア溶接を行う。
After step St307 in FIG. 6, notification / worker welding (step St108), condition setting (step St109), and repair welding (St110) do not follow. This is because, as shown in FIG. 5, the inspection robot MC2 and the repair welding robot MC3 are separate bodies. That is, in the processing procedure shown in FIG. 6, after the
そのため、ステップＳｔ３０８において、検査装置３が通知（アラート）を行う。この通知には、ステップＳｔ３０４、Ｓｔ３０５、Ｓｔ３０７における判定の判定結果を示す情報が含まれていてよく、また、リペア溶接を行う場合は、リペア溶接の際の条件を示す情報（ステップＳｔ３０６、修正の種別およびパラメータ）が含まれていてよい。
Therefore, in step St308, the
検査装置３から上述の通知を受信した上位装置１は、通知に含まれる上述の情報に基づいて、リペア溶接を行うための制御信号をロボット制御装置２ａに送信してよい。この制御信号を受信したロボット制御装置２ａは、ロボット制御部２６による制御の下、リペア溶接ロボットＭＣ３を駆動して、ワークＷｋについてリペア溶接を行う。
Upon receiving the above notification from the
なお、リペア溶接用のプログラムの編集は、ロボット制御装置２ａが備えるプログラム編集部２３ａが行ってもよく、ロボット制御装置２ｂが備えるプログラム編集部２３ａが行ってもよい。また、図示は省略するが、検査装置３がプログラム呼出部およびプログラム編集部を備えており、検査装置３が備えるプログラム編集部が、上記のリペア用プログラムの編集を行ってもよい。ロボット制御装置２ａは、ロボット制御装置２ｂまたは検査装置３によって編集済みのリペア溶接用プログラムを、上位装置１の通信部１０を経由して受信し、この編集済みのリペア溶接用プログラムに基づいてリペア溶接ロボットＭＣ３を駆動して、ワークＷｋにリペア溶接を行ってよい。
The program for repair welding may be edited by the
ロボット制御装置２ａによるリペア溶接が完了した後は、上位装置１による制御の下、再び検査装置３を処理主体とする溶接検査（再検査）が行われてよい。この再検査は、上述の図６に示した処理手順に従って実行されてよい。
After the repair welding by the
＜変形例１＞
次に、実施の形態１および実施の形態２に対する変形例１を説明する。実施の形態１および実施の形態２においては、溶接検査結果の良否判定（ステップＳｔ１０４、Ｓｔ２０４、Ｓｔ３０４）、修正可否判定（Ｓｔ１０５、Ｓｔ２０５、Ｓｔ３０５）、自動溶接可否判定（Ｓｔ１０７、Ｓｔ２０７、Ｓｔ３０７）を、それぞれ別個に判定していた。一方、変形例１においては、これら３種類の判定を、１度の判定で行う。なお、この変形例１を、図２に示したシステム構成に基づいて説明するが、それ以外のシステム構成を用いてもよい。
<Modification example 1>
Next, a
図７は、変形例１に係る自動リペア溶接システム１０００ａによる、自動リペア溶接の動作手順例を示すフローチャートである。なお、ステップＳｔ４０１およびＳｔ４０３は、図３におけるステップＳｔ１０１およびＳｔ１０３と同様であるため、説明を省略する。 FIG. 7 is a flowchart showing an example of an operation procedure of automatic repair welding by the automatic repair welding system 1000a according to the first modification. Since steps St401 and St403 are the same as steps St101 and St103 in FIG. 3, description thereof will be omitted.
ステップＳｔ４０２について説明する。特性データとして例えば上述の検査スコアを用いて、この検査スコアに対し複数の閾値を設ければ、「溶接検査結果良好」「自動リペア溶接により修正可能」「作業者によるリペア溶接により修正可能」「修正不能」の４つの状態を、判定部３７が一度に判定することができる。
Step St402 will be described. If, for example, the above-mentioned inspection score is used as characteristic data and a plurality of threshold values are set for this inspection score, "welding inspection result is good", "can be corrected by automatic repair welding", "can be corrected by repair welding by an operator", and ". The
この判定を行う為に、ステップＳｔ４０２において、データ処理部３５が検査スコアを生成している。生成された検査スコアを、ここでは検査スコアＳと表記する。なお、判定閾値記憶部３６には、少なくとも、第１の閾値Ｔ１、第２の閾値Ｔ２、第３の閾値Ｔ３が記憶されている。本例では、検査スコアの値が大きい程、溶接ビードの品質が良く、第１の閾値Ｔ１＜第２の閾値Ｔ２＜第３の閾値Ｔ３であると仮定する。
In order to make this determination, the
全箇所検査が完了した後（ステップＳｔ４０３、Ｙ）、判定部３７は、検査スコアＳが第１の閾値Ｔ１未満なのか、第１の閾値Ｔ１以上かつ第２の閾値Ｔ２未満なのか、第２の閾値Ｔ２以上かつ第３の閾値Ｔ３未満なのか、第３の閾値Ｔ３以上なのかを判定する（ステップＳｔ４０４）。検査スコアＳが第１の閾値Ｔ１未満の場合は「修正不能」として扱う（ステップＳｔ４０５）。検査スコアＳが第１の閾値Ｔ１以上かつ第２の閾値Ｔ２未満である場合は「作業者によるリペア溶接により修正可能」として扱う（ステップＳｔ４０６）。検査スコアＳが第２の閾値Ｔ２以上かつ第３の閾値Ｔ３未満である場合は「自動リペア溶接により修正可能」として扱う（ステップＳｔ４０７）。検査スコアＳが第３の閾値Ｔ３以上である場合は「溶接検査結果良好」として扱う（ステップＳｔ４１０）。
After the inspection of all points is completed (steps St403, Y), the
なお、判定部３７は、検査スコアＳが第１の閾値以下なのか、第１の閾値を超えかつ第２の閾値以下なのか、第２の閾値を超えかつ第３の閾値以下なのか、第３の閾値を超えるのかを判定（ステップＳｔ４０４）してもよい。この場合、検査スコアＳが第１の閾値以下の場合は「修正不能」として扱う（ステップＳｔ４０５）。検査スコアＳが第１の閾値を超えかつ第２の閾値以下である場合は「作業者によるリペア溶接により修正可能」として扱う（ステップＳｔ４０６）。検査スコアＳが第２の閾値を超えかつ第３の閾値以下である場合は「自動リペア溶接により修正可能」として扱う（ステップＳｔ４０７）。検査スコアＳが第３の閾値を超える場合は「溶接検査結果良好」として扱う（ステップＳｔ４１０）。
In addition, the
また、検査スコアの値が小さい程、溶接ビードの品質が良いような検査スコアを算出した上で、この検査スコアと閾値とを比較することにより、「溶接検査結果良好」「自動リペア溶接により修正可能」「作業者によるリペア溶接により修正可能」「修正不能」の４つのケースを、判定部３７が一度に判定してもよい。
In addition, the smaller the value of the inspection score, the better the quality of the weld bead. After calculating the inspection score, by comparing this inspection score with the threshold value, "welding inspection result is good" and "corrected by automatic repair welding". The
そして、判定結果が「自動リペア溶接により修正可能」である場合に、リペア溶接を行うことができる。この際のリペア溶接についての制御であるステップＳｔ４０７、ステップＳｔ４０８、およびステップＳｔ４０９の処理内容は、それぞれ、図３のステップＳｔ１０６、Ｓｔ１０９、およびステップＳｔ１１０の処理内容と同様であってよい。ステップＳｔ４０７およびステップＳｔ４０８においては、データ処理部３５が、上述のプログラム生成ロジックテーブルを参照して、修正の種別や修正パラメータを取得（抽出）してもよい。
Then, when the determination result is "correctable by automatic repair welding", repair welding can be performed. The processing contents of steps St407, Step 408, and Step St409, which are controls for repair welding at this time, may be the same as the processing contents of Step St106, St109, and Step St110 in FIG. 3, respectively. In step St407 and step St408, the
なお、ステップＳｔ４０２において、検査スコア以外の特性データを生成した場合であっても、判定部３７は、この特性データを複数の閾値と比較して、「溶接検査結果良好」「自動リペア溶接により修正可能」「作業者によるリペア溶接により修正可能」「修正不能」の４つのケースを１度に判定してよい。
Even when characteristic data other than the inspection score is generated in step St402, the
＜変形例２＞
次に、実施の形態１および実施の形態２に対する変形例２を説明する。実施の形態１および実施の形態２においては、溶接検査結果の良否判定（ステップＳｔ１０４、Ｓｔ２０４、Ｓｔ３０４）、修正可否判定（Ｓｔ１０５、Ｓｔ２０５、Ｓｔ３０５）、自動溶接可否判定（Ｓｔ１０７、Ｓｔ２０７、Ｓｔ３０７）を、特性データと閾値、検査スコア、プログラム生成テーブル等に基づいて行っていた。一方、変形例２においては、機械学習により学習済みの判定モデルを用いて、これらの判定が行われる。また、変形例２においては、上位装置１やロボット制御装置２からのフィードバックを受けることにより、判定モデルの精度が改善される。
<
Next, a
図８は、変形例２に係る検査・リペア溶接ロボットＭＣ２３の制御に関する自動リペア溶接システム１０００ｃの内部構成例を示す図である。図９は、図８の内部構成例におけるデータ処理部３５の構成例を示す図である。以下、図８および図９に基づいて、変形例２について説明する。なお、図８に示す検査・リペア溶接ロボットＭＣ２３は、図１に示した検査ロボットＭＣ２およびリペア溶接ロボットＭＣ３が一体となったロボットである。なお、説明をわかりやすくするためにモニタＭＮ１、インターフェースＵＩ１、外部ストレージＳＴに関する構成を省略する。
FIG. 8 is a diagram showing an internal configuration example of the automatic
図８に示した自動リペア溶接システム１０００ｃは、図２に示した自動リペア溶接システム１０００ａとほぼ同様の構成を備えている。そこで、図２に示した自動リペア溶接システム１０００ａと同様の部分については説明を省略し、異なる内容について以下に説明する。
The automatic
図８に示した自動リペア溶接システム１０００ｃにおいては、判定閾値記憶部３６および判定部３７が設けられていない。なお、判定処理は、判定部３７ではなくデータ処理部３５が行う。また、図８に示した自動リペア溶接システム１０００ｃは、フィードバック受信部３８を有している。このフィードバック受信部３８については後述する。
In the automatic
図９には、データ処理部３５の他に、フィードバック受信部３８と、検査・リペア溶接ロボットＭＣ２３における形状検出部５００とが図示されている。
In FIG. 9, in addition to the
データ処理部３５は、２つの判定ブロックを含んでいる。第１判定ブロックは、第１記憶部３５２ａ、第１学習データ生成部３５３ａ、第１判定モデル生成部３５４ａ、および第１判定部３５５ａから構成される。第２判定ブロックは、第２記憶部３５２ｂ、第２学習データ生成部３５３ｂ、第２判定モデル生成部３５４ｂ、および第２判定部３５５ｂから構成される。
The
第１判定ブロックは、図３に示した実施の形態１における、溶接検査結果の良否判定（ステップＳｔ１０４）と、修正可否判定（ステップＳｔ１０５）とに相当する判定を行う。すなわち、第１判定ブロックは「溶接検査結果良好」「修正可能」「修正不能」の３種類の判定結果を出す事ができる。 The first determination block makes a determination corresponding to the quality determination (step St104) of the welding inspection result and the correction possibility determination (step St105) in the first embodiment shown in FIG. That is, the first determination block can output three types of determination results: "good welding inspection result", "correctable", and "uncorrectable".
第２判定ブロックは、図３に示した実施の形態１における、自動溶接の可否判定（ステップＳｔ１０７）に相当する判定を行う。すなわち、第１判定ブロックによって「修正可能」と判定されている（ステップＳｔ１０５、Ｙ）という前提のもとで、第２判定ブロックは「自動リペア溶接により修正可能」「作業者によるリペア溶接により修正可能」の２種類の判定結果を出す事ができる。 The second determination block makes a determination corresponding to the determination of whether or not automatic welding is possible (step St107) in the first embodiment shown in FIG. That is, on the premise that it is determined to be "correctable" by the first determination block (steps St105, Y), the second determination block is "correctable by automatic repair welding" and "corrected by repair welding by the operator". It is possible to output two types of judgment results, "possible".
判定ブロックが上述の２系統存在するので、後述の、機械学習に用いる為のデータを更新する役割を果たすフィードバック受信部３８についても、第１フィードバック受信部３８ａと第２フィードバック受信部３８ｂの２系統が設けられていてよい。
Since there are the above-mentioned two systems of determination blocks, the
ただし、フィードバック受信部３８を１系統としてもよい。この場合、フィードバック受信部３８は、第１判定ブロックと第２判定ブロックのそれぞれに対して、異なるデータを更新してよい。
However, the
第１記憶部３５２ａおよび第２記憶部３５２ｂにはそれぞれ、学習データを生成する為のデータが蓄積されている。典型的には、形状検出部５００によって取得された、溶接ビードの形状データが蓄積される。なお、第１記憶部３５２ａおよび第２記憶部３５２ｂは、形状データに紐づけられた、ワーク種別、ワークＳ／Ｎ、溶接線ＩＤ、不良種別、特性データ、修正可否を示すデータ、および、自動修正可否を示すデータ等を合わせて蓄積しておいてもよい。形状データに紐づけられたこれらのデータは、機械学習を行う際のラベルデータとして用いられてよい。例えば、ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）と、自動修正可否を示すデータによってラベル付けされた形状データとを用いて、教師あり学習を行う、等である。ただし、機械学習のタイプは前述のものには限定されない。
Data for generating learning data is accumulated in each of the
第１記憶部３５２ａおよび第２記憶部３５２ｂに蓄積されるデータの量は、データ追加によって増加させることができる。まず、図９に示したように、フィードバック受信部３８からのデータ追加が可能である。また、形状検出部５００から入力された形状データを形状処理部３５１がデータ加工した上で、第１記憶部３５２ａおよび第２記憶部３５２ｂにデータ追加を行ってもよい。
The amount of data stored in the
機械学習を行う為の学習データを得るには、効率よく学習を行うためにデータ整形をする必要がある。例えば、形状データのフォーマットを揃える、不要なデータ項目を削除する、教師無し学習において、統計上ノイズとなり得るデータ自体を削除する、等である。そのため、第１学習データ生成部３５３ａおよび第２学習データ生成部３５３ｂはそれぞれ、第１記憶部３５２ａおよび第２記憶部３５２ｂにそれぞれ記憶されている蓄積データに基づいてデータ整形を行って、学習データを生成する。
In order to obtain learning data for machine learning, it is necessary to format the data in order to perform learning efficiently. For example, the format of the shape data is aligned, unnecessary data items are deleted, and in unsupervised learning, the data itself that may be statistically noisy is deleted. Therefore, the first learning
第１判定モデル生成部３５４ａおよび第２判定モデル生成部３５４ｂはそれぞれ、上述のようにして生成された学習データを用いて、機械学習を行い、判定モデルを生成する。生成された判定モデルが、第１判定部３５５ａおよび第２判定部３５５ｂとして実装される。判定モデルは、入力データに基づいてスコアを生成するタイプの判定モデルであってよく、また、入力データをいくつかの種類へと分類する分類器タイプの判定モデルであってもよい。
The first determination
なお、判定モデルの生成タイミングは、学習データの更新時（第１学習データ生成部３５３ａおよび第２学習データ生成部３５３ｂ）でもよく、判定モデルを用いて判定を行った回数が一定回数になった時でもよく、形状検出部５００やフィードバック受信部３８からのデータ追加がなされた時でもよい。
The determination model may be generated at the time of updating the learning data (first learning
生成された第１判定部３５５ａおよび第２判定部３５５ｂに、形状処理部３５１によって処理済みの形状データを入力することで、判定結果が出力される。なお、第２判定部３５５ｂには、第１判定部３５５ａによる出力結果を入力してよい。
The determination result is output by inputting the shape data processed by the
出力された判定結果に応じて、設定部３５６が出力内容の設定を行う。例えば設定部３５６は、上位装置１に接続されたモニタＭＮ１への判定結果（良・自動リペア・人間リペア・不可）のアラート情報や、ロボット制御部２６へ向けた、リペア溶接のための設定条件を示す情報等を設定する。設定部３５６によって設定された情報が、通信部３０を介して、検査装置３の外部へと出力される。
The
機械学習を用いる場合、判定モデル（第１判定部３５５ａ、第２判定部３５５ｂ）による判定を、環境に合わせてより精度高くなるように更新できれば好適である。そこで、本開示の検査装置３は、フィードバック受信部３８を備えている（図８、図９参照）。
When machine learning is used, it is preferable that the determination by the determination model (
フィードバック受信部３８は、ロボット制御装置２や上位装置１等から、フィードバック情報を受け取る。このフィードバック情報として、例えば、以下のような情報が挙げられる。ただし、これらには限定されない。
・各工場や、ワークの使用者により定められた、溶接（本溶接、リペア溶接）に関する要求仕様を示す情報。
・本溶接またはリペア溶接後の溶接箇所を示す形状データ（溶接良好の場合のデータ、および、溶接不良の場合のデータの双方）。
・作業者がリペア溶接した場合の作業条件（修正パラメータを含む）を示す情報。
・溶接線ＩＤに紐づいた判定結果の修正・更新に係る情報（インターフェースＵＩ１による手動入力等によって得られる）
・ソフトウェアのアップデートに伴う、第１記憶部３５２ａ、第２記憶部３５２ｂに記憶されるベースデータそのものの更新情報。
・他工場等で行われたリペア溶接後のフィードバック情報。
The
-Information indicating the required specifications for welding (main welding, repair welding) specified by each factory and the user of the work.
-Shape data indicating the welded part after main welding or repair welding (both data for good welding and data for poor welding).
-Information indicating the working conditions (including correction parameters) when the operator performs repair welding.
-Information related to correction / update of the judgment result associated with the welding line ID (obtained by manual input using interface UI1, etc.)
-Update information of the base data itself stored in the
-Feedback information after repair welding performed at other factories.
フィードバック受信部３８が例えば上述のようなフィードバック情報を受信すると、図９に示したように、それらの情報が、データ処理部３５内の第１記憶部３５２ａおよび第２記憶部３５２ｂへと追加（あるいは更新）される。このフィードバック情報に基づいて、第１学習データ生成部３５３ａおよび第２学習データ生成部３５３ｂが学習データを更新（生成）する。更新（生成）後の学習データで機械学習を行う（第１判定モデル生成部３５４ａ、第２判定モデル生成部３５４ｂ）ことにより、判定モデル（第１判定部３５５ａ、第２判定部３５５ｂ）が更新され、判定精度が向上する。
When the
なお、上述の「溶接検査結果良好」「自動リペア溶接により修正可能」「作業者によるリペア溶接により修正可能」「修正不能」等の判定を行う為の判定基準は、本溶接（またはリペア溶接）を行う工場等によって異なり得る。また、溶接後のワークを使用する使用者によっても、この判定基準は異なり得る。そこで上述のように、フィードバック情報をフィードバック受信部３８が受信して、その情報を学習データへと上述のように反映させることにより、所望の環境に適した学習データを生成し、所望の環境に適した自動判定を行うことができるようになる。
The criteria for judging "good welding inspection results", "correctable by automatic repair welding", "correctable by repair welding by workers", "uncorrectable", etc. are the main welding (or repair welding). It may differ depending on the factory etc. In addition, this criterion may differ depending on the user who uses the work after welding. Therefore, as described above, the
また、上記の例では、機械学習に係るデータの記憶、学習データの生成、判定モデルの生成等をデータ処理部３５の内部で行っている。しかし、これらの処理の一部を外部システム（特に、クラウド上に置かれた、多数のＧＰＵを有する処理装置）によって行ってもよい。例えば、データ処理部３５の内部には学習済みの判定モデル（第１判定部３５５ａ、第２判定部３５５ｂ）のみを残し、データの蓄積、学習データ生成、判定モデルの生成を外部システムによって行ってもよい。また、フィードバック受信部３８によるフィードバック情報の追加先（更新先）は、前記外部システムであってもよい。
Further, in the above example, data storage related to machine learning, generation of learning data, generation of a determination model, and the like are performed inside the
以上により、自動リペア溶接システムは、ワークＷｋの溶接箇所を外観検査する検査装置３と、ワークＷｋを溶接するロボットを制御するロボット制御装置２とを備え、検査装置３は、ワークＷｋの溶接箇所の状態判定を行い、状態判定には、少なくとも、ワークＷｋの溶接箇所を自動リペア溶接が可能であるかを判定する、または作業者によるリペア溶接が可能であるかを判定する、自動リペア溶接可否判定が含まれており、ロボット制御装置２は、状態判定の結果に応じて、ワークＷｋの溶接箇所に自動リペア溶接を行うようにロボットを制御する。これにより、溶接品質を向上・安定化させる自動リペア溶接を行うことができる。
As described above, the automatic repair welding system includes an
また、状態判定には、ワークＷｋの溶接箇所における溶接結果の良否判定と、ワークＷｋの溶接箇所における修正可否判定とが更に含まれる。これにより、溶接結果の良否、修正可否に応じて、自動リペア溶接を行わない場合も含めて適切に処理を行うことができる。 Further, the state determination further includes a determination of the quality of the welding result at the welded portion of the work Wk and a determination of whether or not the correction is possible at the welded portion of the work Wk. As a result, depending on the quality of the welding result and the possibility of correction, appropriate processing can be performed even when automatic repair welding is not performed.
また、検査装置３は、ワークＷｋの溶接箇所における溶接ビードの形状データに基づいた特性データを算出し、特性データを所定の閾値と比較することにより、状態判定を行う。これにより、予め定めておいた閾値に基づいて、ワークＷｋの溶接箇所の状態の判定を行うことができる。
Further, the
また、特性データは、マスタデータと、ワークＷｋの溶接箇所における溶接ビードの形状データとに基づいた検査スコアであってよい。これにより、複数の特性を総合考慮した検査スコアに基づいて、ワークＷｋの溶接箇所の状態の判定を行うことができる。 Further, the characteristic data may be an inspection score based on the master data and the shape data of the weld bead at the welded portion of the work Wk. Thereby, the state of the welded portion of the work Wk can be determined based on the inspection score that comprehensively considers a plurality of characteristics.
また、検査装置３は判定モデルを備え、判定モデルは、ワークＷｋの溶接箇所における溶接ビードの形状データを用いて機械学習が行われた判定モデルあり、検査装置３は、判定モデルを用いて、状態判定を行う。これにより、機械学習がなされた判定モデルを用いて、ワークＷｋの溶接箇所の状態の判定を行うことができる。
Further, the
また、判定モデルが、ワークＷｋの溶接箇所における溶接結果の良否判定と、ワークＷｋの溶接箇所における修正可否判定とを行う第１の判定モデルと、自動リペア溶接が可能であるかを判定する第２の判定モデルと、を含んでよい。これにより、ワークＷｋの溶接箇所における溶接結果の良否判定およびワークＷｋの溶接箇所における修正可否判定と、自動リペア溶接可否判定とを異なる判定モデルを用いて行うことができる。すなわち、それぞれを異なる基準で判定することができる。 Further, the determination model is the first determination model that determines the quality of the welding result at the welded portion of the work Wk and the correctability determination at the welded portion of the work Wk, and the first determination model that determines whether automatic repair welding is possible. 2 determination models and may be included. Thereby, the quality judgment of the welding result at the welded portion of the work Wk, the correction propriety determination at the welded portion of the work Wk, and the automatic repair welding propriety determination can be performed using different determination models. That is, each can be judged by different criteria.
また、検査装置３は、フィードバック情報を受信し、前記フィードバック情報を用いて、判定モデルを更新する。これにより、判定モデルによる判定を、環境に合わせてより精度高くなるように更新することができる。
Further, the
また、検査装置３は、状態判定の結果を出力する。これにより、検査装置３以外の主体が判定結果を認識することができ、たとえばこの出力を受けてロボット制御装置２がリペア溶接を行う、作業者が手溶接を行う等の処理を行うことができる。
Further, the
また、検査装置３またはロボット制御装置２は、状態判定の結果に応じて、自動リペア溶接に用いるプログラムを編集または変更する。これにより、判定結果に応じて適切なリペア溶接を自動で行うことができる。
Further, the
また、検査装置３は、ワークＷｋの溶接箇所における溶接結果の良否判定を行い、良否判定において不良であると判定された場合に、ワークＷｋの溶接箇所における修正可否判定を行い、溶接箇所における修正可否判定において修正可能であると判定された場合に、自動リペア溶接可否判定を行う。これにより、溶接箇所についての状態を「溶接検査結果良好」「自動リペア溶接により修正可能」「作業者によるリペア溶接により修正可能」「修正不能」の４つの状態へと適切に分類することができる。
Further, the
また、自動リペア溶接可否判定において、ワークＷｋの溶接箇所を自動リペア溶接可能ではないと判定された場合に、ワークＷｋについて、前記状態判定を終了してよい。これにより、自動リペア溶接が不能と判定された場合に、そのワークＷｋについての処理を作業者に委任し、次のワークＷｋについての外観検査に早期に着手することができる。 Further, when it is determined in the automatic repair welding possibility determination that the welded portion of the work Wk cannot be automatically repaired, the state determination of the work Wk may be completed. As a result, when it is determined that automatic repair welding is impossible, the processing for the work Wk can be delegated to the worker, and the appearance inspection for the next work Wk can be started at an early stage.
また、状態判定には、ワークＷｋの溶接箇所における修正可否判定が含まれており、修正可否判定において、修正不可と判定された場合に、状態判定を終了してよい。これにより、修正不可と判定された場合に、そのワークＷｋについてのその後の処理を省略し、次のワークＷｋについての外観検査に早期に着手することができる。 Further, the state determination includes a correction possibility determination at the welded portion of the work Wk, and when the correction possibility determination determines that the correction is not possible, the state determination may be terminated. As a result, when it is determined that the work Wk cannot be corrected, the subsequent processing for the work Wk can be omitted, and the appearance inspection for the next work Wk can be started at an early stage.
また、ワークＷｋの溶接箇所を外観検査する検査装置３と、ワークＷｋを溶接するロボットを制御するロボット制御装置２とを備えたシステムにおける、自動リペア溶接方法において、検査装置３は、ワークＷｋの溶接箇所の状態判定を行い、状態判定には、少なくとも、ワークＷｋの溶接箇所を自動リペア溶接が可能であるかを判定する、または作業者によるリペア溶接が可能であるかを判定する、自動リペア溶接可否判定が含まれており、ロボット制御装置２は、状態判定の結果に応じて、ワークＷｋの溶接箇所に自動リペア溶接を行うようにロボットを制御する。これにより、溶接品質を向上・安定化させる自動リペア溶接を行うことができる。
Further, in the automatic repair welding method in the system including the
以上、図面を参照しながら各種の実施の形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例、修正例、置換例、付加例、削除例、均等例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。また、発明の趣旨を逸脱しない範囲において、上述した各種の実施の形態における各構成要素を任意に組み合わせてもよい。 Although various embodiments have been described above with reference to the drawings, it goes without saying that the present disclosure is not limited to such examples. It is clear that a person skilled in the art can come up with various modifications, modifications, substitutions, additions, deletions, and equality examples within the scope of the claims. It is understood that it naturally belongs to the technical scope of the present disclosure. In addition, each component in the various embodiments described above may be arbitrarily combined as long as the gist of the invention is not deviated.
本開示は、自動リペア溶接を行うことができるリペア溶接システムおよびリペア溶接方法として有用である。 The present disclosure is useful as a repair welding system and a repair welding method capable of performing automatic repair welding.
１ 上位装置
２ ロボット制御装置
２ａ ロボット制御装置
２ｂ ロボット制御装置
３ 検査装置
４ 溶接電源装置
１０ 通信部
１１ プロセッサ
１２ メモリ
１３ セル制御部
２０ 通信部
２１ プロセッサ
２２ メモリ
２３ａ プログラム編集部
２３ｂ プログラム呼出部
２３ｃ プログラム記憶部
２４ 演算部
２５ 検査装置制御部
２６ ロボット制御部
２７ 溶接電源制御部
３０ 通信部
３１ プロセッサ
３２ メモリ
３４ 形状検出制御部
３５ データ処理部
３６ 判定閾値記憶部
３７ 判定部
３８ フィードバック受信部
３８ａ 第１フィードバック受信部
３８ｂ 第２フィードバック受信部
５０ 通信部
２００ マニピュレータ
３００ ワイヤ送給装置
３０１ 溶接ワイヤ
３５１ 形状処理部
３５２ａ 第１記憶部
３５２ｂ 第２記憶部
３５３ａ 第１学習データ生成部
３５３ｂ 第２学習データ生成部
３５４ａ 第１判定モデル生成部
３５４ｂ 第２判定モデル生成部
３５５ａ 第１判定部
３５５ｂ 第２判定部
３５６ 設定部
４００ 溶接トーチ
５００ 形状検出部
１０００ 自動リペア溶接システム
１０００ａ 自動リペア溶接システム
１０００ｂ 自動リペア溶接システム
１０００ｃ 自動リペア溶接システム
ＭＣ１ 本溶接ロボット
ＭＣ２ 検査ロボット
ＭＣ３ リペア溶接ロボット
ＭＣ２３ 検査・リペア溶接ロボット
ＭＮ１ モニタ
ＵＩ１ インターフェース
Ｗｋ ワーク
1
Claims (13)
前記検査装置は、前記ワークの溶接箇所の状態判定を行い、
前記状態判定には、少なくとも、前記ワークの溶接箇所を自動リペア溶接が可能であるかを判定する、または作業者によるリペア溶接が可能であるかを判定する、自動リペア溶接可否判定が含まれており、
前記ロボット制御装置は、前記状態判定の結果に応じて、前記ワークの溶接箇所に自動リペア溶接を行うように前記ロボットを制御する、
自動リペア溶接システム。 It is equipped with an inspection device that visually inspects the welded part of the work and a robot control device that controls the robot that welds the work.
The inspection device determines the state of the welded portion of the work and determines the state of the welded portion.
The state determination includes at least an automatic repair welding possibility determination, which determines whether the welded portion of the work can be automatically repair-welded, or whether repair welding by an operator is possible. Welding
The robot control device controls the robot so as to perform automatic repair welding on the welded portion of the work according to the result of the state determination.
Automatic repair welding system.
請求項１に記載の自動リペア溶接システム。 The state determination further includes a determination of the quality of the welding result at the welded portion of the work and a determination of whether or not the work can be corrected at the welded portion of the work.
The automatic repair welding system according to claim 1.
請求項１または請求項２に記載の自動リペア溶接システム。 The inspection device calculates characteristic data based on the shape data of the weld bead at the welded portion of the work, and compares the characteristic data with a predetermined threshold value to determine the state.
The automatic repair welding system according to claim 1 or 2.
請求項３に記載の自動リペア溶接システム。 The characteristic data is an inspection score based on the master data and the shape data of the weld bead at the welded portion of the work.
The automatic repair welding system according to claim 3.
前記判定モデルは、前記ワークの溶接箇所における溶接ビードの形状データを用いて機械学習が行われた判定モデルあり、
前記検査装置は、前記判定モデルを用いて、前記状態判定を行う、
請求項１または請求項２に記載の自動リペア溶接システム。 The inspection device includes a judgment model.
The judgment model is a judgment model in which machine learning is performed using the shape data of the weld bead at the welded portion of the work.
The inspection device uses the determination model to perform the state determination.
The automatic repair welding system according to claim 1 or 2.
前記ワークの溶接箇所における溶接結果の良否判定と、前記ワークの溶接箇所における修正可否判定とを行う第１の判定モデルと、
前記自動リペア溶接が可能であるかを判定する第２の判定モデルと、を含む、
請求項５に記載の自動リペア溶接システム。 The judgment model is
A first determination model for determining the quality of the welding result at the welded portion of the work and determining whether or not the work can be modified at the welded portion.
A second determination model for determining whether automatic repair welding is possible, and the like.
The automatic repair welding system according to claim 5.
請求項５または請求項６に記載の自動リペア溶接システム。 The inspection device receives the feedback information and uses the feedback information to update the determination model.
The automatic repair welding system according to claim 5 or 6.
請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の自動リペア溶接システム。 The inspection device outputs the result of the state determination.
The automatic repair welding system according to any one of claims 1 to 7.
前記状態判定の結果に応じて、前記自動リペア溶接に用いるプログラムを編集または変更する、
請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の自動リペア溶接システム。 The inspection device or the robot control device
Edit or change the program used for the automatic repair welding according to the result of the state determination.
The automatic repair welding system according to any one of claims 1 to 8.
前記ワークの溶接箇所における溶接結果の良否判定を行い、
前記良否判定において不良であると判定された場合に、前記ワークの溶接箇所における修正可否判定を行い、
前記溶接箇所における修正可否判定において修正可能であると判定された場合に、前記自動リペア溶接可否判定を行う、
請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の自動リペア溶接システム。 The inspection device
The quality of the welding result at the welded part of the work is judged.
When it is determined that the work is defective in the quality determination, it is determined whether or not the work can be corrected at the welded portion.
When it is determined in the correction possibility determination at the welded portion that the correction is possible, the automatic repair welding possibility determination is performed.
The automatic repair welding system according to any one of claims 1 to 9.
請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載の自動リペア溶接システム。 When it is determined in the automatic repair welding possibility determination that the welded portion of the work is not capable of automatic repair welding, the state determination of the work is completed.
The automatic repair welding system according to any one of claims 1 to 10.
前記修正可否判定において、修正不可と判定された場合に、前記状態判定を終了する、
請求項１から請求項１１のいずれか１項に記載の自動リペア溶接システム。 The state determination includes a correction possibility determination at the welded portion of the work.
When it is determined that the correction is not possible in the correction possibility determination, the state determination is terminated.
The automatic repair welding system according to any one of claims 1 to 11.
前記検査装置は、前記ワークの溶接箇所の状態判定を行い、
前記状態判定には、少なくとも、前記ワークの溶接箇所を自動リペア溶接が可能であるかを判定する、または作業者によるリペア溶接が可能であるかを判定する、自動リペア溶接可否判定が含まれており、
前記ロボット制御装置は、前記状態判定の結果に応じて、前記ワークの溶接箇所に自動リペア溶接を行うように前記ロボットを制御する、
自動リペア溶接方法。 In a system equipped with an inspection device for visually inspecting the welded portion of a work and a robot control device for controlling a robot for welding the work.
The inspection device determines the state of the welded portion of the work and determines the state of the welded portion.
The state determination includes at least an automatic repair welding possibility determination, which determines whether the welded portion of the work can be automatically repair-welded, or whether repair welding by an operator is possible. Welding
The robot control device controls the robot so as to perform automatic repair welding on the welded portion of the work according to the result of the state determination.
Automatic repair welding method.
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