| 研究概要 |
視覚センサで溶接部を監視し,自動溶接するためのロバスト制御性(ノイズ等による外乱による誤動作を生じにくい頑強な制御性)に優れた信頼性の高い視覚溶接ロボットシステムの構築を図った.特に,視覚システムに人工知能を導入し,人間の視覚のように画像全体から溶接線の明暗や連続性等を総合的に判断して溶接線を認識する手法の導入について検討した.さらに,溶融池形状をリアルタイムに観察してその形状を判断し,溶接条件制御の自動化等についても検討を行った.得られた研究成果の概要は以下の通りである.
(1)溶接ロボットシステムの構築 アーク発生中の溶接部画像をCCDカメラで撮像し,これをコンピュータに取込んで種々のデータ処理を施し,シームトラッキングおよび溶接条件制御を行い最適な自動溶接を行うための基礎的な溶接ロボットを製作した.特に,人工知能を用いた高度な制御システムの開発を指向し,従来に比較してより高精度化・高機能化また画像データの演算速度の高速化を図った.
(2)画像取得法および取得画像処理法の検討 アーク発生中の溶接部の画像は著しいノイズを有するため,有効な手法を駆使して制御に耐え得る画像データを得る必要がある.高いコントラストの安定した画像データを取得するための照明,光学フィルタ,画像処理手法について詳細な検討を行った.その結果,従来に比べて安定した画像取得が可能となった.
(3)人工知能を用いた溶接線の認識 人工知能としてのニューラルネットワークを用いて溶接線を認識し,その方向を検出して溶接線を自動追従するための視覚システムを構築し,その有効性を確認した.また,安定な入力画像データを得るための自動しきい値処理法を提案した.
(4)溶融池近傍の高輝度領域画像から溶接線を検出するシステムの構築 溶融池近傍画像を取得し,高温に加熱された高輝度領域を検出し,適正なしきい値を設定してその領域の輪郭線形状を認識して,溶接線位置を検出する新しい手法を提案し,その有効性を示した.
(5)溶融池の画像取得による溶接条件制御 溶接ト-チ後方からの溶融池画像からその状態を監視し,溶融池の形状情報から必要情報を抽出するためのシステムを構築し,得られた画像データを用いて溶接電流等の溶接条件制御を行い,最適な溶接結果が得られるシステムを構築し,溶接実験を通じてその有効性を確認した.
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