KR101780049B1 - 레이저 용접 비드 검사 장치 및 방법 - Google Patents

레이저 용접 비드 검사 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

레이저 용접 비드 검사 장치는 레이저 용접기의 용접과 동시에 용접 비드의 표면으로 레이저를 조사하고, 상기 용접 비드의 표면으로부터 반사된 신호를 영상 신호로 수집한 후, 수집된 영상 신호를 이용하여 비드 형상의 적어도 하나의 특징 변수를 추출한다. 그런 후에, 적어도 하나의 특징 변수를 이용하여 용접 불량을 판단하고, 용접 불량 여부에 따라서 레이저 용접기의 동작을 제어한다.

Description

레이저 용접 비드 검사 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR MONITORING LASER WELDING}
본 발명은 레이저 용접 비드 검사 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 자세하게는 레이저 용접 중 용접 불량 여부를 실시간으로 판단할 수 있는 기술에 관한 것이다.
레이저 용접은 용접 품질이 우수하며, 가공 속도가 빠르고, 다양한 소재의 이종 접합에 적용 가능하므로 다양한 산업 현장에서 사용되고 있다.
기존 TWB (Tailer Welded Blanks) 공정에 의한 레이저 용접 비드 품질 검사는 대부분 작업자에 의한 육안 품질 검수로 진행되므로, 후 공정에서 핀 홀(pin hole)의 검출 미스로 인한 소재 터짐이 빈번하게 발생하고 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하고 용접 품질을 향상시키기 위해서는 용접이 진행되는 동안 실시간으로 용접 비드 형상을 관찰함으로써 용접 품질 상태를 자동으로 판단할 수 있는 장치가 필수적으로 부착되어야 한다.
종래 기술로서, 용접 상태를 모니터링하는 다양한 기술이 제안되어 있으나, 이들 제안된 기술들은 주변 잡음에 의한 신호왜곡이 심하고 필터 구성이 복잡하거나 단순 치수 비교를 통해 불량여부를 판단하여 검사 결과가 다소 부정확하며 실시간 검사에 한계가 있다는 단점이 있다. 또한 실제 현장에서 적용하는 데 한계가 있거나 다양한 용접 비드 형상에 적용하는 데는 한계가 있다는 단점이 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 실시간으로 용접 비드 품질 검사를 수행하고 불량 감지 시 즉시 사용자에게 전달함으로써 용접 생산공정을 용이하게 관리할 수 있는 레이저 용접 비드 검사 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 한 실시 예에 따르면, 레이저 용접기의 용접에 의한 용접 비드를 검사하는 장치가 제공된다. 레이저 용접 비드 검사 장치는 비전 센서부, 그리고 단말부를 포함한다. 상기 비전 센서부는 상기 용접 비드의 표면으로 레이저를 조사하고, 상기 용접 비드의 표면으로부터 반사된 신호를 영상 신호로 수집한다. 그리고 상기 단말부는 상기 수집된 영상 신호로부터 비드 형상을 측정하고, 비드 형상으로부터 적어도 하나의 특징 변수를 추출하며, 상기 적어도 하나의 특징 변수를 이용하여 용접 불량을 판단하고, 용접 불량 시 불량 형태를 분류한다.
상기 단말부는 용접 정상으로 판단되는 경우 다음 위치에서의 용접 진행을 상기 레이저 용접기로 지시한다.
상기 단말부는 용접 불량으로 판단되는 경우 상기 사용자의 선택에 따라서 다음 위치에서의 용접 진행 또는 용접 중단을 상기 레이저 용접기로 지시한다.
상기 비전 센서부는 레이저 스캔 카메라, 그리고 텔레센트릭 렌즈를 포함할 수 있다. 상기 레이저 스캔 카메라는 상기 용접 비드의 표면으로부터 반사된 신호를 영상 신호로 변환하는 CCD 센서를 포함한다. 그리고 상기 텔레센트릭 렌즈는 상기 용접 비드의 표면으로부터 반사된 신호 중 광축과 평행인 신호만 상기 레이저 스캔 카메라로 통과시킨다.
상기 비전 센서부는 레이저 다이오드, 콜리메이션 렌즈, 그리고 레이저 구조광 렌즈를 포함할 수 있다. 상기 레이저 다이오드는 상기 레이저를 조사한다. 상기 콜리메이션 렌즈는 상기 레이저의 확산 성분을 제거하고 직전성을 부여한다. 그리고 상기 레이저 구조광 렌즈는 상기 용접 비드의 표면에 일정하게 상기 레이저를 조사한다.
상기 단말부는 신경망을 이용하여 상기 용접 불량 및 상기 불량 형태를 각각 분류할 수 있다.
본 발명의 다른 실시 예에 따르면, 레이저 용접 비드 검사 장치에서 레이저 용접기의 용접에 의한 용접 비드를 검사하는 방법이 제공된다. 레이저 용접 비드 검사 방법은 상기 용접 비드의 표면으로 레이저를 조사하는 단계, 상기 용접 비드의 표면으로부터 반사된 신호를 영상 신호로 수집하는 단계, 상기 수집된 영상 신호로부터 비드 형상을 측정하는 단계, 상기 비드 형상으로부터 적어도 하나의 특징 변수를 추출하는 단계, 상기 적어도 하나의 특징 변수를 이용하여 용접 불량을 판단하는 단계, 그리고 용접 불량 여부에 따라서 상기 레이저 용접기를 제어하는 단계를 포함한다.
상기 제어하는 단계는 용접 정상으로 판단되는 경우에 다음 위치에서의 용접 진행을 상기 레이저 용접기로 지시하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 용접 불량을 판단하는 단계는 신경망을 이용하여 상기 적어도 하나의 특징 변수로부터 상기 용접 비드를 상기 용접 불량 또는 상기 용접 정상으로 분류하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제어하는 단계는 상기 용접 불량으로 판단되는 경우에 상기 용접 비드의 불량 형태를 판단하는 단계, 상기 불량 형태를 표시하는 단계, 그리고 사용자의 선택에 따라서 다음 위치에서의 용접 진행 또는 용접 중단을 상기 레이저 용접기로 지시하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 불량 형태를 판단하는 단계는 신경망을 이용하여 상기 적어도 하나의 특징 변수로부터 상기 용접 비드의 불량 형태를 분류하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 의하면, 레이저 용접기와 함께 사용함으로써 용접 품질을 향상시키고 불량 용접의 조기 감지로 인한 재조원가 절감 및 전수검사가 가능하다는 이점이 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 레이저 용접 비드 검사 장치의 구성도이다.
도 2는 도 1에 도시된 비전 센서부를 나타낸 도면이다.
도 3은 도 1에 도시된 단말부를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 레이저 용접 비드 검사 방법을 나타낸 순서도이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 비드 형상 재구성 방법을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 특징 변수를 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 분류부를 나타낸 도면이다.
도 8 및 도 9는 각각 도 7에 도시된 품질 검사 분류부 및 정밀 검사 분류부의 일 예를 나타낸 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 및 청구범위 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
이제 본 발명의 실시 예에 따른 레이저 용접 비드 검사 장치 및 방법에 대하여 도면을 참고로 하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 레이저 용접 비드 검사 장치의 구성도이다.
도 1을 참고하면, 레이저 용접 비드 검사 장치는 비전 센서부(110) 및 단말부(120)를 포함한다.
레이저 용접기(10)는 두 모재(20A, 20B)를 용접하기 위해 사용된다. 두 모재(20A, 20B)가 레이저 용접기(10)에 용접되면서 용접 비드가 생성된다.
비전 센서부(110)는 레이저 용접기(10)의 측면에 부착되며, 용접 비드의 표면에 패턴화된 레이저를 조사하고, 용접 비드의 표면으로부터 반사되는 신호를 영상 신호로 변환하여 수집한다. 수집된 영상 신호는 단말부(120)로 전달된다.
단말부(120)는 비전 센서부(110)에서 수집된 영상 신호를 이용하여 비드 형상 영상 신호를 생성하고 비드 형상 영상 신호로부터 용접 불량 여부를 판단한다. 또한 단말부(120)는 용접 불량 여부에 따라서 레이저 용접기(10)의 동작을 제어한다.
도 2는 도 1에 도시된 비전 센서부를 나타낸 도면이다.
도 2를 참고하면, 비전 센서부(110)는 레이저 다이오드 모듈(112) 및 레이저 스캔 카메라(114)를 포함한다. 또한 비전 센서부(110)는 텔레센트릭(telecentric) 렌즈(116)를 더 포함할 수 있다.
레이저 다이오드 모듈(112)은 용접 비드(30)에 패턴화된 선 형태의 레이저를 조사한다. 레이저 다이오드 모듈(112)은 가시광 영역(예를 들면, 650nm 파장대역)의 가시광 영역 레이저를 조사하는 레이저 다이오드(1122), 레이저의 확산성분을 제거하고 직진성을 부여하는 콜리메이션 렌즈(1124), 용접 비드(30)의 표면에 일정하게 패턴화된 선의 레이저를 조사하기 위한 레이저 구조광 렌즈(1126)를 포함할 수 있다.
레이저 스캔 카메라(114)는 용접 비드(30)의 표면으로부터 반사된 신호를 영상 신호로 감지하기 위한 CCD 센서를 포함한다. 레이저 스캔 카메라(114)는 용접 비드(30)의 표면으로부터 반사된 레이저 신호를 라인 스캔 형식으로 고속 감지하고, 감지된 레이저 신호를 영상 신호로 변환하여 단말부(120)로 전달한다.
텔레센트릭 렌즈(116)는 레이저 스캔 카메라(114)의 앞 단에 위치하며, 용접 비드(30)에서 반사된 빛 중 광축과 평행인 빛만 통과시킴으로써, 레이저 스캔 카메라(114)에 초점을 일정하게 유지시킨다.
여기에서, 레이저 다이오드(1122)의 파장은 가시광 영역의 빛을 사용하는 것으로 설명하였으나, 레이저 스캔 카메라(114)의 종류와 성능에 따라 감지 가능한 다양한 파장 대역(400nm에서 1,000nm 파장대역)의 광원이 사용될 수 있다.
또한 레이저 스캔 카메라(114)는 실시간 용접 비드 검사를 위해 CCD 센서가 탑재되고 고속 신호 수집이 가능한 라인스캔 형식의 카메라를 사용하는 것으로 설명하였으나, 사용자의 목적에 의해 CMOS 카메라 등 다양한 카메라가 사용될 수 있다.
또한 레이저 구조광 렌즈(1126)는 고속의 2-차원 라인 스캔을 위해 선 형태의 구조 광을 조사하는 것으로 설명하였으나, 사용자의 목적에 따라 한 번에 많은 라인 스캔(예를 들면, 3-차원 라인 스캔)을 원하는 경우, 레이저 구조광 렌즈(1126)로 이에 적합한 면 형태의 구조광을 조사할 수 있는 렌즈가 사용될 수도 있다.
도 3은 도 1에 도시된 단말부를 나타낸 도면이다.
도 3을 참고하면, 단말부(120)는 카메라 인터페이스(121), 프레임 그래버(frame grabber) 모듈(122), FPGA(field programmable gate array) 모듈(123), 중앙 처리부(124) 및 용접기 인터페이스(125)를 포함한다.
카메라 인터페이스(121)는 레이저 스캔 카메라(114)로부터 수집된 영상 신호를 수신하여 프레임 그래버 모듈(122)로 전달한다.
프레임 그래버 모듈(122)은 카메라 인터페이스(121)로부터 전달된 영상 신호를 FPGA 모듈(123)로 전달한다.
FPGA 모듈(123)은 프레임 그래버 모듈(122)로부터 전달된 영상 신호를 이용하여 비드 형상을 측정하고, 비드 형상 영상 신호를 중앙 처리부(124)로 전달한다.
중앙 처리부(124)는 영상 처리부(1242), 분류부(1244) 및 제어부(1246)를 포함한다.
영상 처리부(1242)는 FPGA 모듈(123)로부터 전달된 비드 형상 영상 신호로부터 각종 영상 신호 처리 기법을 이용하여 잡음을 제거한 후, 특징 변수를 추출한다. 영상 처리부(1242)는 비드 형상 영상 신호에서 잡음 제거를 위해 저역통과 필터를 사용할 수 있다. 특히 저역통과 필터로 신호 왜곡을 최소화할 수 있고 필터링 후 신호 지연이 발생하지 않는 2차 사비츠키 고레이(Savitzky-Golay) 필터를 사용할 수 있다.
분류부(1244)는 특징 변수를 이용하여 용접 불량 여부를 판단하고 불량 형태(패턴)를 분류한다.
제어부(1246)는 용접 불량 여부 및 불량 형태에 따라서 레이저 용접기(10)의 동작을 제어한다. 제어부(1246)는 프레임 그래버 모듈(122) 및 FPGA 모듈(123)을 제어할 수 있다. 또한 제어부(1246)는 용접 불량 감지 시 이를 표시함으로써 사용자에게 용접 불량을 알린다.
용접기 인터페이스(125)는 제어부(1246)로부터 레이저 용접기(10)의 동작을 제어하는 제어 신호를 레이저 용접기(10)로 전달한다. 레이저 용접기(10)는 제어 신호에 따라서 동작한다.
여기에서, 카메라 인터페이스(121)와 용접기 인터페이스(125)로는 사용된 레이저 스캔 카메라(114)나 레이저 용접기(10)의 종류에 따라 카메라링크 규격(Base/Medium/Full) 인터페이스, IEEE1394, 시리얼 포트(Serial port), 유에스비 등 다양하게 적용될 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 레이저 용접 비드 검사 방법을 나타낸 순서도이다.
도 4를 참고하면, 레이저 용접기(10)는 용접 조건을 초기화한 후 레이저 용접을 수행한다.
비전 센서부(110)는 레이저 용접과 동시에 용접된 부위, 즉 용접 비드의 표면에 패턴화된 레이저를 조사하고(S402), 용접 비드의 표면으로부터 반사된 빛을 영상 신호로 수집한다(S404). 비전 센서부(110)는 수집된 영상 신호를 단말부(120)로 전달한다.
단말부(120)는 영상 신호로부터 비드 형상을 재구성하고(S406), 비드 형상 영상 신호에 대해 잡음을 제거하기 위한 신호 처리를 수행한 후, 비드 형상 분류를 위해 신호처리된 영상 신호로부터 특징 변수를 추출한다(S408).
단말부(120)는 추출된 특징 변수를 이용하여 용접 불량 여부를 판단하는 1차 품질 검사를 수행한다(S410).
단말부(120)는 1차 품질 검사 결과 용접 정상으로 판단되면(S412), 레이저 용접기(10)의 위치를 이동시키는 위치 이동 제어 신호를 레이저 용접기(10)로 출력한다(S414).
한편, 단말부(120)는 1차 품질 검사 결과 용접 불량으로 판단되면(S412), 추출된 특징 변수를 이용하여 불량 형태를 분류하는 2차 정밀 검사를 수행하고(S416), 분류된 불량 형태를 표시하여 사용자에게 알린다(S418).
단말부(120)는 사용자의 선택에 따라서 용접을 계속 진행할지를 결정한다. 단말부(120)는 사용자가 용접을 계속 진행하고자 하는 경우(S420), 위치 이동 제어 신호를 레이저 용접기(10)로 출력한다(S414). 반면, 단말부(120) 사용자가 용접을 중지하고자 하는 경우(S420), 레이저 용접기(10)로 용접 중지 제어 신호를 출력한다(S422).
레이저 용접기(10)는 단말부(120)로부터의 위치 이동 제어 신호에 따라서 다음 위치에서의 레이저 용접을 수행한다. 레이저 용접기(10)는 단말부(120)로부터 용접 중지 제어 신호를 수신하면 레이저 용접을 중단한다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 비드 형상 재구성 방법을 나타낸 도면이다.
도 5에 도시한 바와 같이, 용접 비드의 표면으로부터 반사되는 신호는 레이저 스캔 카메라(114)의 CCD 센서에 수신된다.
레이저 스캔 카메라(114)의 광학적 구조와 관련된 변수를 통해 실제 비드 형상의 크기가 FPGA 모듈(123)에 측정될 수 있다.
비드 형상은 수학식 1과 수학식 2를 이용하여 측정될 수 있다.
Figure 112013059139601-pat00001
Figure 112013059139601-pat00002
도 5를 참고하면, h는 A에서 반사된 상과 B에서 반사된 상이 레이저 스캔 카메라에서 검출된 실제 거리를 나타내고, L1, L2, L3 및 L4는 텔레센트릭 렌즈(116)와 물체 간 거리, f는 렌즈의 초점 거리(focal length), α는 광축과 레이저 빔 간의 각도, β는 광축과 CCD 센서 간 각도를 의미한다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 특징 변수를 나타낸 도면이다.
영상 처리부(1242)는 측정된 비드 형상으로부터 폭, 높이, 깊이, 곡률 등 다양한 특징 변수를 추출한다.
본 발명의 실시 예에서 사용되는 특징 변수는 도 6에 도시한 바와 같다.
도 6에서, ①은 모재 간 높이 차, ②는 비드 골 깊이, ③은 비드 언덕 높이, ④는 비드 골과 언덕 간 너비, ⑤는 비드 골 각도, ⑥은 비드 골 곡률, ⑦은 키 홀 너비를 의미한다.
도 6에서는 특징 변수로 7가지를 도시하였으나, 사용자의 목적에 맞게 다양한 특징 변수들이 적용될 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 분류부를 나타낸 도면이고, 도 8 및 도 9는 각각 도 7에 도시된 품질 검사 분류부 및 정밀 검사 분류부의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 7을 참고하면, 분류부(1244)는 1차 품질 검사를 수행하는 품질 검사 분류부(710) 및 2차 정밀 검사를 수행하는 정밀 검사 분류부(720)를 포함한다.
도 8 및 도 9를 보면, 품질 검사 분류부(710) 및 정밀 검사 분류부(720)는 신경망 기반으로 동작한다.
더욱 자세하게는 품질 검사 분류부(710) 및 정밀 검사 분류부(720)는 다층 오류 역전파 신경망(Back-Propagation Neural Network, BPNN)을 이용하며, 신경망 각 노드의 활성 함수[f(x)]는 양극 시그모이드 함수를 이용하며, 수학식 3과 같다.
Figure 112013059139601-pat00003
이러한 신경망 기반의 품질 검사 분류부(710) 및 정밀 검사 분류부(720)는 복수의 특징 노드를 입력 받는 입력층(input layer), 분류 결과를 출력하는 출력층(output layer) 및 입력층과 출력층 사이에서 입력과 출력 사이의 관계를 나타내는 은닉층(hidden layer)을 포함한다. 입력층은 복수의 특징 변수 예를 들면, M개의 특징 변수(특징변수1~특징변수M)와 바이어스 값(bias)을 입력 받는 복수의 입력 노드를 포함할 수 있다. 출력층은 분류 결과를 출력하는 적어도 하나의 출력 노드를 포함할 수 있다.
품질 검사 분류부(710)는 비드 품질을 정상과 불량 두 종류로 구분하므로, 입력층의 입력 노드의 수는 특징 변수의 수에 1을 합한 개수와 동일하고, 출력 노드의 수는 1개이다.
정밀 검사 분류부(720)는 불량 비드의 형태를 기 설정된 다양한 불량 비드의 형태로 분류하므로, 입력 노드의 수는 특징 변수의 수에 1을 합한 개수와 동일하고, 출력 노드의 수는 기 설정된 불량 비드 형태의 수와 동일하다. 불량 비드 형태의 종류는 용접과다(reinforcement), 언더컷(undercut), 쏠림(sharp corner), 용입부족(incomplete filled groove), 부정합(misalignment) 등이 있을 수 있으며, 이 외 다양한 종류의 불량 비드 형태가 있을 수 있다.
정밀 검사 분류부(720)는 모든 출력 노드의 값 중 가장 큰 값에 해당하는 불량 형태를 최종 분류로서 선택하고, 선택한 불량 형태를 표시한다.
도 8을 참고하면, 품질 검사 분류부(710)의 신경망 기반의 분류를 설명하면, 입력층의 복수의 입력 노드는 각각 특징 변수들과 바이어스 값을 입력 받는다. 이때 복수의 입력 노드의 입력 채널에는 가중치가 있으며, 은닉층의 복수의 은닉 노드는 각각 복수의 입력 노드로 입력되는 값에 해당 가중치를 곱한 후 이들을 합한 값에 대해 활성 함수[f(x)]를 적용한 값을 출력한다. 출력층의 하나의 출력 노드는 복수의 은닉 노드로부터 출력된 값을 모두 합하고, 합한 값에 대해 활성 함수[f(x)]를 적용한 값을 출력하고, 출력 값에 따라서 정상 또는 불량을 판단한다.
도 9를 참고하면, 입력층의 복수의 입력 노드는 각각 특징 변수들과 바이어스 값을 입력 받는다. 이때 복수의 입력 노드의 입력 채널에는 가중치가 있으며, 은닉층의 복수의 은닉 노드는 각각 복수의 입력 노드로 입력되는 값에 해당 가중치를 곱한 후 이들을 합한 값에 대해 활성 함수[f(x)]를 적용한 값을 출력한다. 출력층의 복수의 출력 노드는 각각 복수의 은닉 노드로부터 출력된 값과 바이어스 값을 모두 합하고, 합한 값에 대해 활성 함수[f(x)]를 적용한 값을 출력하고, 출력 값에 따라서 비드 불량 형태(불량패턴1~불량패턴N)를 분류한다. 그리고 복수의 출력 노드로부터 출력된 값 중 가장 큰 값에 해당하는 불량 형태가 최종 불량 형태로 선택될 수 있다.
이러한 신경망 기반의 분류는 잘 알려진 기술이므로, 상세한 설명은 생략한다.
품질 검사 분류부(710) 및 정밀 검사 분류부(720)는 사용자의 목적에 따라 RBF(Radial Basis Function), 결정 트리(decision tree), SVM(Support Vector Machine), 퍼지 네트워크 등 다양한 기계를 사용할 수 있다.
이러한 신경망 기반의 분류는 신경망 구조에 따라서 분류 정확도가 결정된다. 즉, 반복 학습을 통해 가중치를 업데이트할 때 사용되는 변수인 학습률(learning rate)과 은닉층 노드의 개수를 적절히 설정해 주어야 분류 정확도를 높일 수 있다. 이때 분류 정확도를 위해 학습률과 은닉층 노드의 개수는 사용자에 의해 최적의 값으로 설정될 수 있다.
본 발명의 실시 예는 이상에서 설명한 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현되는 것은 아니며, 본 발명의 실시 예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시 예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.
이상에서 본 발명의 실시 예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리 범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리 범위에 속하는 것이다.

Claims (14)

  1. 레이저 용접기의 용접에 의한 용접 비드를 검사하는 장치로서,
    상기 용접 비드의 표면으로 레이저를 조사하고, 상기 용접 비드의 표면으로부터 반사된 신호를 영상 신호로 수집하는 비전 센서부, 그리고
    상기 수집된 영상 신호로부터 비드 형상을 측정하고, 상기 비드 형상으로부터 추출된 적어도 하나의 특징 변수를 이용하여 용접 불량을 검출하고, 용접 불량 검출 시 불량 형태를 분류하는 단말부를 포함하며,
    상기 단말부는
    상기 적어도 하나의 특징 변수를 입력 값으로 하는 제1 신경망을 이용한 품질 검사를 수행하여 용접 불량 여부를 판단하는 품질 검사 분류부, 그리고
    상기 적어도 하나의 특징 변수를 입력 값으로 하는 제2 신경망을 이용한 정밀 검사를 수행하여 용접 불량 형태를 판단하는 정밀 검사 분류부를 포함하고,
    상기 제1 신경망은 용접 불량 또는 용접 정상을 출력하는 하나의 출력 노드를 가지고, 상기 제2 신경망은 불량 형태의 수에 해당하는 복수의 출력 노드를 가지며,
    상기 적어도 하나의 특징 변수는 용접할 모재 간 높이 차, 상기 용접 비드의 골 깊이, 상기 용접 비드의 언덕 높이, 상기 용접 비드의 골과 언덕 간 너비, 상기 용접 비드의 골 각도, 상기 용접 비드의 골 곡률, 키 홀 너비 중 적어도 하나를 포함하는 레이저 용접 비드 검사 장치.
  2. 제1항에서,
    상기 단말부는 용접 정상으로 판단되는 경우, 다음 위치에서의 용접 진행을 상기 레이저 용접기로 지시하는 레이저 용접 비드 검사 장치.
  3. 제1항에서,
    상기 단말부는 용접 불량으로 판단되는 경우, 사용자의 선택에 따라서 다음 위치에서의 용접 진행 또는 용접 중단을 상기 레이저 용접기로 지시하는 레이저 용접 비드 검사 장치.
  4. 제1항에서,
    상기 비전 센서부는
    상기 용접 비드의 표면으로부터 반사된 신호를 영상 신호로 변환하는 CCD 센서를 포함한 레이저 스캔 카메라, 그리고
    상기 용접 비드의 표면으로부터 반사된 신호 중 광축과 평행인 신호만 상기 레이저 스캔 카메라로 통과시키는 텔레센트릭 렌즈를 포함하는 레이저 용접 비드 검사 장치.
  5. 제1항에서,
    상기 비전 센서부는
    상기 레이저를 조사하는 레이저 다이오드,
    상기 레이저의 확산 성분을 제거하고 직전성을 부여하는 콜리메이션 렌즈, 그리고
    상기 용접 비드의 표면에 일정하게 상기 레이저를 조사하는 레이저 구조광 렌즈를 포함하는 레이저 용접 비드 검사 장치.
  6. 삭제
  7. 제1항에서,
    상기 제1 신경망 및 상기 제2 신경망은 다층 오류 역전파 신경망(Back-Propagation Neural Network)을 포함하는 레이저 용접 비드 검사 장치.
  8. 삭제
  9. 레이저 용접 비드 검사 장치에서 레이저 용접기의 용접에 의한 용접 비드를 검사하는 방법으로서,
    상기 용접 비드의 표면으로 레이저를 조사하는 단계,
    상기 용접 비드의 표면으로부터 반사된 신호를 영상 신호로 수집하는 단계,
    상기 수집된 영상 신호로부터 비드 형상을 측정하는 단계,
    상기 비드 형상으로부터 적어도 하나의 특징 변수를 추출하는 단계,
    상기 적어도 하나의 특징 변수를 입력 값으로 하는 제1 신경망을 이용한 품질 검사를 수행하여 용접 불량 여부를 검출하는 단계,
    용접 불량 검출 시에, 상기 적어도 하나의 특징 변수를 입력 값으로 하는 제2 신경망을 이용한 정밀 검사를 수행하여 용접 불량 형태를 판단하는 단계, 그리고
    상기 용접 불량 여부에 따라서 상기 레이저 용접기의 동작을 제어하는 단계
    를 포함하며,
    상기 제1 신경망은 용접 불량 또는 용접 정상을 출력하는 하나의 출력 노드를 가지고, 상기 제2 신경망은 불량 형태의 수에 해당하는 복수의 출력 노드를 가지며,
    상기 적어도 하나의 특징 변수는 용접할 모재 간 높이 차, 상기 용접 비드의 골 깊이, 상기 용접 비드의 언덕 높이, 상기 용접 비드의 골과 언덕 간 너비, 상기 용접 비드의 골 각도, 상기 용접 비드의 골 곡률, 키 홀 너비 중 적어도 하나를 포함하는 레이저 용접 비드 검사 방법.
  10. 제9항에서,
    상기 제어하는 단계는 용접 정상으로 판단되는 경우에 다음 위치에서의 용접 진행을 상기 레이저 용접기로 지시하는 단계를 포함하는 레이저 용접 비드 검사 방법.
  11. 삭제
  12. 제9항에서,
    상기 제어하는 단계는
    상기 불량 형태를 표시하는 단계, 그리고
    사용자의 선택에 따라서 다음 위치에서의 용접 진행 또는 용접 중단을 상기 레이저 용접기로 지시하는 단계를 포함하는 레이저 용접 비드 검사 방법.
  13. 삭제
  14. 제9항에서,
    상기 조사하는 단계는 가시광 영역의 레이저에서 확산성분을 제거하고 상기 용접 비드의 표면에 일정하게 조사하는 단계를 포함하는 레이저 용접 비드 검사 방법.
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