A Study on Mag Welding Skill Support System Using Deep Learning and Augmented Reality

利用深度学习和增强现实的磁力焊接技能支持系统研究

• 批准号: 22K04709
• 负责人: 山根 敏
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Saitama University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K04709/
• 关键词: アーク長; 溶接トーチ; 近赤外線CMOSカメラ; HDR機能; 溶接士支援; キャリブレーション; 深層学習; 溶接溶融池観察; 拡張現実; CMOSカメラ

溶接技術者による溶接品質の確保方法を調べるために、基礎実験を行った。具体的には、自動溶接装置を組み立て、その溶接トーチに近赤外線領域まで撮影可能なCMOSカメラを固定した。これを用いて、パルスMAG溶接の溶融池を安定に撮影するため、プログラムロジックコントローラ（PLC）と安価な電流センサを組み合わせて、溶融池撮影装置を構築した。この装置は自動溶接のみならず、手動用トーチを用いた場合の溶融池撮影にも応用できる。従来、溶融池を明瞭に撮影するようにすると、溶接電流の低電流期間に撮影するか、あるいは、減光フィルタを用いてアーク光を減光することであった。これらの方法では、溶融池は撮影できるが、アークがどこまで広がっているかなどのアーク状態を調べることが困難であった。一方、減光フィルタを少なくすると、アークは明瞭に撮影できるが、溶融池を撮影することができない。溶接ビードのアンダーカットなど外観欠陥などを観察するためには、溶融池状態およびアーク状態の同時観察が必要である。そこで、ハイダイナミックレンジ（HDR:High Dynamic Range）を持つCMOSカメラを用いる。これにより、溶接溶融池およびアークを同時に観察することが可能になった。パルス溶接電流の低電流になったタイミングからカメラのシャッタを開いていき、最適な撮影状態を調べた。その結果、低電流になってから、ピーク電流になった時までの撮影が適した状態であった。これにより、溶接状態を調べ、溶接欠陥の生じる条件を求めた。その結果、アーク長が長くなると、溶滴がビード外部でなく、中央部よることが観察され、アンダーカットが生じることが確認された。すなわち、アーク長をCMOSカメラにより測定することにより、アンダーカットが生じる要因を明らかにすることができた。アーク長を適切に管理できれば、良好な結果を得ることができる。

进行了基本实验，以检查如何通过焊接技术人员确保焊接质量。具体而言，组装了自动焊接设备，并固定了可以向上射向焊接火炬的接近infrared区域的CMOS摄像机。使用此方法，通过将程序逻辑控制器（PLC）与廉价的电流传感器相结合以射击脉冲磁焊池，建造了熔融池塘射击装置。该设备不仅可以用于自动焊接，而且还可以在使用手动火炬时熔化池塘摄影。过去，当清楚地拍照熔融池时，它是在焊接电流的低电流周期中射击，或使用还原过滤器降低电弧光。使用这些方法，可以拍照熔融池，但是很难找出弧线扩散的距离。另一方面，如果减少了光还原过滤器，则可以清楚地拍摄弧线，但不可能射击熔融池塘。为了观察出外观缺陷，例如焊珠的底漆，需要同时观察熔融池塘和电弧状态。因此，使用具有较高动力范围（HDR：高动态范围）的CMOS摄像头。结果，有可能同时观察焊接池和弧。从脉冲焊接电流的低电流的时间安排打开相机快门，并检查了最佳射击状态。结果，从低电流到峰值电流的射击是合适的。结果，检查了焊接状态，并获得了焊接缺陷的条件。结果，观察到液滴长度是在中央部分观察到的，而不是外部珠子，并且当弧长变长时间时发生底切。也就是说，通过使用CMOS摄像头测量方舟酋长，揭示了引起丝毫弯曲的因素。如果您可以正确管理方舟长度，则可以获得良好的结果。

项目成果

Application of Machine Learning to Keyhole Detection in Plasma Welding

机器学习在等离子焊接小孔检测中的应用

• 发表时间: 2022
• 作者: J.Lu;S.Yamane
• 通讯作者: S.Yamane

Sensing and Control of Melting State at Groove Root in Pulsed MAG Welding Using Deep Learning

使用深度学习对脉冲 MAG 焊接中坡口根部熔化状态进行传感和控制

• 发表时间: 2022
• 作者: C.Wang;S.Yamane
• 通讯作者: S.Yamane

Application of Deep Learning to Root Gap Identification in GMA Welding

深度学习在 GMA 焊接根部间隙识别中的应用

• 发表时间: 2022
• 作者: T.Masaki;R.Ito,S.Yamane
• 通讯作者: R.Ito,S.Yamane

GMA 溶接におけるギャップ識別への深層学習の適用

深度学习在GMA焊接间隙识别中的应用

• 发表时间: 2022
• 作者: 正木 丈翔;伊藤 廉太郎;山根 敏
• 通讯作者: 山根 敏