(57)【要約】【課題】異常の原因を含むレーザ溶接の評価を、精度良く行えるようにする。【解決手段】レーザ光を被加工物の表面上に集光させることで、前記被加工物を溶接するレーザ加工装置と、前記レーザ加工装置に対する学習を実行する学習装置と、から構成されるレーザ加工システムであって、前記学習装置は、前記レーザ加工に関する少なくとも一つのレーザ条件と、前記レーザ加工の実行中に測定される少なくとも一つの測定値に基づき演算された演算結果と、を含む状態変数が入力される入力処理部と、前記状態変数に基づいて、前記レーザ加工の評価を導出する評価モデルを更新する学習を実行する学習部と、を備える、レーザ加工システム。【選択図】図１
2020189305.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーザ光を被加工物の表面上に集光させることで、前記被加工物を溶接するレーザ加工装置と、前記レーザ加工装置に対する学習を実行する学習装置と、から構成されるレーザ加工システムであって、
前記学習装置は、
レーザ加工に関する少なくとも一つのレーザ条件と、前記レーザ加工の実行中に測定される少なくとも一つの測定値に基づき演算された演算結果と、を含む状態変数が入力される入力処理部と、
前記状態変数に基づいて、前記レーザ加工の評価を導出する評価モデルを更新する学習を実行する学習部と、を備える、
レーザ加工システム。
【請求項２】
前記レーザ加工の実行中に測定される少なくとも一つの測定値は、加工部温度、加工部からの熱放射光量、加工部の可視光量、被加工物の振動量、加工部のＯＣＴ信号、のうちの少なくとも一つである、
請求項１に記載のレーザ加工システム。
【請求項３】
前記レーザ加工装置は、
前記レーザ加工の実行中において、加工部から発せられた熱放射光を測定する熱放射光センサを含み、
前記測定値は、前記加工部からの熱放射光量である、
請求項２に記載のレーザ加工システム。
【請求項４】
前記レーザ加工装置は、
前記レーザ加工の実行中において、加工部近傍に設置される可視光源から発せられた可視光を検出する可視光センサを含み、
前記測定値は、前記可視光の可視光量である、
請求項２または３に記載のレーザ加工システム。
【請求項５】
前記レーザ加工装置は、
前記被加工物を伝播する振動を検出する振動センサを含み、
前記測定値は、前記被加工物の振動量である、
請求項２〜４のいずれか一項に記載のレーザ加工システム。
【請求項６】
前記レーザ加工装置は、
加工部に形成されるキーホールの深さを計測するＯＣＴセンサを含み、
前記測定値は、前記加工部のＯＣＴ信号である、
請求項２〜５のいずれか一項に記載のレーザ加工システム。
【請求項７】
前記レーザ加工に関する少なくとも一つのレーザ条件は、レーザ波長、スポット径（レーザ強度分布プロファイル）、レーザ出力プロファイル（レーザ出力、照射時間、出力変化）、アシストガス量、アシストガス流速、アシストガス供給位置、アシストガス供給方向、集塵用吸気ダクト位置、集塵用吸気流速、のうちの少なくとも一つである、
請求項１〜６のいずれか一項に記載のレーザ加工システム。
【請求項８】
レーザ光を被加工物の表面上に集光させることで、前記被加工物を溶接するレーザ加工装置に対する学習を実行する学習装置であって、
レーザ加工に関する少なくとも一つのレーザ条件と、前記レーザ加工の実行中に測定される少なくとも一つの測定値に基づき演算された演算結果と、を含む状態変数が入力される入力処理部と、
前記状態変数に基づいて、前記レーザ加工の評価を導出する評価モデルを更新する学習を実行する学習部と、を備える、
学習装置。
【請求項９】
レーザ光を被加工物の表面上に集光させることで、前記被加工物を溶接するレーザ加工装置に対する学習を実行する学習装置の学習方法であって、
レーザ加工に関する少なくとも一つのレーザ条件と、前記レーザ加工の実行中に測定される少なくとも一つの測定値に基づき演算された演算結果と、を含む状態変数が入力される入力ステップと、
前記状態変数に基づいて、前記レーザ加工の評価を導出する評価モデルを更新する学習を実行する学習ステップと、を備える、
学習装置の学習方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、レーザ溶接によって製造されたワークの評価に使用されるレーザ加工システム、学習装置および学習装置の学習方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
レーザ溶接技術は、被加工物にレーザ発振器から射出されたレーザ光を照射し、レーザ光の熱量で被加工物を溶融させ、他の被加工物に溶接することで、これらの被加工物を機械的・電気的に接続する技術である。レーザ溶接技術は、一般的に家電機器や精密機器、もしくは自動車部品といった多岐にわたる分野で普及している。
【０００３】
こうしたレーザ溶接技術においては個々のレーザ発振器や被加工物の形状や大きさに応じて、種々の調整項目がトライアンドエラーにより調整されるのが一般的であるが、所定品質の加工品が得られない場合にそうしたトライアンドエラーによる調整では対応できない場合が存在する。そのため、特許文献１に示すように加工装置の内部情報の測定値と仮判定部とに設定されたしきい値との比較により良否判定を行い、実際の加工品との品質をフィードバックして仮判定部のしきい値を更新することもなされている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７−１６４８０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１による加工結果の評価方法では、加工後に加工結果を評価しており、加工結果を得るまでに時間を要する。さらに、特許文献１による加工結果の評価方法では、加工後に加工結果を取得し、加工結果が異常であることを検知できたとしてもその原因が特定できないため、異常への対応に手間がかかる。
【０００６】
本開示のレーザ加工システム、学習装置および学習装置の学習方法は、上記従来の問題点に鑑み、異常の原因を含むレーザ溶接の評価を、精度良く行えるようにすることを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示のレーザ加工システムは、レーザ光を被加工物の表面上に集光させることで、前記被加工物を溶接するレーザ加工装置と、前記レーザ加工装置に対する学習を実行する学習装置と、から構成されるレーザ加工システムであって、前記学習装置は、レーザ加工に関する少なくとも一つのレーザ条件と、前記レーザ加工の実行中に測定される少なくとも一つの測定値に基づき演算された演算結果と、を含む状態変数が入力される入力処理部と、前記状態変数に基づいて、前記レーザ加工の評価を導出する評価モデルを更新する学習を実行する学習部と、を備える。
【０００８】
本開示の学習装置は、レーザ光を被加工物の表面上に集光させることで、前記被加工物を溶接するレーザ加工装置に対する学習を実行する学習装置であって、レーザ加工に関する少なくとも一つのレーザ条件と、前記レーザ加工の実行中に測定される少なくとも一つの測定値に基づき演算された演算結果と、を含む状態変数が入力される入力処理部と、前記状態変数に基づいて、前記レーザ加工の評価を導出する評価モデルを更新する学習を実行する学習部と、を備える。
【０００９】
本開示の学習装置の学習方法は、レーザ光を被加工物の表面上に集光させることで、前記被加工物を溶接するレーザ加工装置に対する学習を実行する学習装置の学習方法であって、レーザ加工に関する少なくとも一つのレーザ条件と、前記レーザ加工の実行中に測定される少なくとも一つの測定値に基づき演算された演算結果と、を含む状態変数が入力される入力ステップと、前記状態変数に基づいて、前記レーザ加工の評価を導出する評価モデルを更新する学習を実行する学習ステップと、を備える。
【発明の効果】
【００１０】
本開示のレーザ加工システム、学習装置および学習装置の学習方法によれば、異常の原因を含むレーザ溶接の評価を、精度良く行える。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本開示の一実施形態のレーザ加工評価システムの概要を示すブロック原理図
【図２】本開示の実施の形態の評価システムの学習処理部によって行われる学習ステップの概要を説明するためのブロック原理図
【図３】本開示の一実施形態のレーザ溶接装置の模式図
【図４】本開示の一実施形態の熱放射光検出方法を説明するための模式図
【図５】本開示の実施形態の熱放射光の測定による溶接不良の検出方法を説明するための模式図
【図６】本開示の実施形態の熱放射光量と溶接品質との相関関係の一例を説明するための図であって、熱放射光量−時間線図とレーザ出力−時間線図とを上下に並べて示す図
【図７】本開示の一実施形態の振動検出方法を説明するための模式図
【図８】本開示の一実施形態の振動の測定による溶接不良の検出方法を説明するための模式図
【図９】本開示の一実施形態の振動と溶接品質との相関関係の一例を説明するための図であって、振動ゲイン−時間線図とレーザ出力−時間線図とを上下に並べて示す図
【図１０】本開示の一実施形態の可視光の測定によるヒュームの発生の検出方法を説明するための模式図
【図１１】本開示の一実施形態の可視光の測定によるプラズマの発生の検出方法を説明するための模式図
【図１２Ａ】本開示の一実施形態の可視光と溶接品質との相関関係の一例を説明するための図であって、可視光量−時間線図とレーザ出力−時間線図とを上下に並べて示す図
【図１２Ｂ】本開示の一実施形態の可視光と溶接品質との相関関係の一例を説明するための図であって、可視光量−時間線図とレーザ出力−時間線図とを上下に並べて示す図
【図１２Ｃ】本開示の一実施形態の可視光と溶接品質との相関関係の一例を説明するための図であって、可視光量−時間線図とレーザ出力−時間線図とを上下に並べて示す図
【図１３】図１３Ａないし図１３Ｃは、それぞれ、本開示の一実施形態のキーホール形状に応じたＯＣＴ信号の戻り方を説明するための模式図
【図１４】本開示の一実施形態のＯＣＴ信号強度と溶接品質との相関関係の一例を説明するための図であって、ＯＣＴ信号強度−時間線図とレーザ出力−時間線図とを上下に並べて示す図
【図１５】本開示の実施の形態において評価モデルに適用される畳み込みニューラルネットワークの構造図
【図１６】本開示の実施の形態の制御部に関する機能ブロック図
【発明を実施するための形態】
【００１２】
（実施の形態）
以下、本開示の実施の形態について、図１ないし図１６を参照して説明する。
【００１３】
図１に、本開示の実施の形態のレーザ加工評価システム１の概要を示すブロック原理図を示す。図１に示す本開示のレーザ加工評価システム１は、入力ステップを実行する入力処理部２と、学習ステップを実行する学習処理部３と、出力ステップを実行する出力処理部４とを、機能として備える。
【００１４】
入力処理部２は、レーザ溶接中（加工中）に測定した物理量１５を状態変数１２として取得し、学習処理部３の評価モデル１１（後述）に入力する。
【００１５】
学習処理部３は、学習済みの評価モデル１１と、データセット群１４とを備える。
【００１６】
出力処理部４は、レーザ加工評価結果１３を外部に出力する。
【００１７】
このような構成により、レーザ加工評価システム１は、学習済みの評価モデル１１に対して状態変数１２を入力してレーザ加工評価結果１３を出力させる構成となっている。評価モデル１１はデータセット群１４を用いた学習処理部３による学習ステップを経て最適化されたものである。レーザ加工評価結果１３は、物理量１５を測定した際のレーザ溶接加工での異常の有無および異常時の原因を予測した結果である。
【００１８】
状態変数１２は、レーザ加工に関する少なくとも一つのレーザ条件と、レーザ溶接加工毎に実測により求められる物理量１５に基づく変数である。レーザ加工に関するレーザ条件は、例えば、レーザ波長、スポット径（レーザ強度分布プロファイル）、レーザ出力プロファイル（レーザ出力、照射時間、出力変化）、アシストガス量、アシストガス流速、アシストガス供給位置、アシストガス供給方向、集塵用吸気ダクト位置、集塵用吸気流速、のうちの少なくとも１つである。また、状態変数１２は、物理量１５を変換したものを取得することが好ましい。物理量１５として取得した情報は、レーザ溶接加工評価のために必要な情報以外の情報が含まれている可能性がある。そのため、状態変数１２は、物理量１５を適切に変換したものを取得することが好ましい。
【００１９】
入力である物理量１５は、加工部温度、加工部からの熱放射光量、加工部の可視光量、被加工物の振動量、加工部のＯＣＴ信号の内の少なくとも１つである。１回のレーザ溶接加工が開始されてから終了するまでにリアルタイムで測定された物理量１５は、状態変数１２として評価モデル１１に入力される。レーザ溶接評価にてプロセスの特徴、例えばレーザ出力プロファイルのカーブの曲率など物理量１５の局所的な値の傾向を捉えるのに十分な量のサンプル数が必要となるため、物理量１５のサンプリング周期（測定周期）は、レーザ照射の出力制御を行う時間の１００分の１以下が望ましい。
【００２０】
評価モデル１１には物理量１５が状態変数１２として入力される。評価モデル１１は、入力された状態変数１２を加工して出力に変換する関数（すなわち状態変数１２に基づいてレーザ加工評価結果１３を求めて出力する関数）を備えたモデルである。図２を参照して後述する学習処理部３による処理（学習ステップ）にて関数を最適化することで、評価モデル１１は、精度の高いレーザ加工評価結果１３を求めることができる。
【００２１】
レーザ加工評価結果１３は、レーザ溶接加工の異常を段階的に評価した結果である。レーザ加工評価結果１３は、加工に異常がない場合の１パターンと、加工に異常がある場合の異常原因のパターン数のｎパターンと、の和であるｎ＋１パターンに分類されている。異常原因のパターンとしては、例えば、スパッタの発生、溶融部の貫通、ヒュームの発生、プラズマの発生、レーザ出力変動、スポット径変動、レーザ照射時間変動、及びワーク起因の変動などの既知の不良原因が挙げられる。
【００２２】
レーザ加工評価結果１３は、具体的には上記パターンの確率を、ｎ＋１個の要素毎に保持する１次元のベクトルである。出力処理部４は、各要素の中で最も値が大きい要素、すなわち発生する確率が最も高いパターン（不良原因）を出力する。
【００２３】
評価モデル１１の学習に用いるデータセット群１４は、入力データと出力データとの２つのデータをセットにして蓄積したものである。詳しくは、データセット群１４は、入力データとして、１回のレーザ溶接加工において測定された物理量１５に基づく状態変数１２を、出力データとして、その状態変数１２を測定した際のレーザ加工結果１６（図２参照）を、セットにしてレーザ溶接加工毎に蓄積したものである。
【００２４】
レーザ加工結果１６は、溶接加工ごとに実測により求められ、レーザ溶接加工中の物理量１５と関連づけられる。すなわち、ある溶接加工が行われた際に、物理量１５の検出とレーザ加工結果１６の判断とがセットで行われ、セットでデータセット群１４に入力される。レーザ加工結果１６は、例えば加工品の良否として、人によりまたは従来技術を用いた機械的手段により判断され、データセット群１４に入力される。レーザ加工結果１６は、例えばレーザ加工結果を実測する装置によって測定され、信号で入力される。また、レーザ加工結果１６は、例えば検査工程で人によって評価され、キーボード等の入力装置を介して入力されても良い。溶接加工プロセスの良否は、加工品の良否に基づいて判断されるのが最も簡易であるが、その他の基準に基づいて溶接加工プロセスの良否が判断されても良い。
【００２５】
なお、レーザ加工結果１６は、レーザ溶接加工の異常を段階的に評価したものであり、加工に異常がない場合の１パターンと、加工に異常がある場合の異常原因のパターン数のｎパターン、との和であるｎ＋１パターンに分類されたものである。異常原因のパターンとしては、例えば、スパッタの発生、溶融部の貫通、ヒュームの発生、プラズマの発生、クリアランスの過剰、クリアランスの過剰、クリアランスの不足、工具の磨耗、金型の設置誤りなどの既知の不良原因が挙げられる。
【００２６】
図２に、本開示の実施の形態のレーザ加工評価システム１の学習処理部３によって行われる学習ステップの概要を説明するためのブロック原理図を示す。データセット群１４より抽出されたデータセット（状態変数１２およびレーザ加工結果１６）の内、入力データすなわちレーザ溶接加工中の物理量１５に基づく状態変数１２を評価モデル１１に入力する。評価モデル１１から出力されたレーザ加工評価結果１３と、データセット群１４から抽出されたレーザ加工結果１６との誤差１７を損失関数１８により計算する。そして、この誤差１７をもとに最適化アルゴリズム１９による評価モデル１１の重み係数の更新を行う。この一連の動作による重み係数の更新は、データセット群１４に蓄積されたすべてのデータセットを使用して行われる。詳しくは、全データセット群１４における全レーザ加工結果１６と、評価モデル１１により推測されたレーザ加工評価結果１３との差分の和である誤差１７が最小となり収束するまで、全データセット群１４を用いた評価モデル１１の重み係数の更新を繰り返すことで学習が行われる。誤差１７の導出に好適な損失関数１８として、評価モデル１１が、前述の異常原因のパターンごとに分類してレーザ加工評価結果１３を出力するため、グループ分類のアルゴリズムに適した損失関数である交差エントロピー誤差を用いることが望ましい。また、最適化アルゴリズム１９に用いる手法として、最急降下法やＲＭＳｐｒｏｐを用いることが望ましい。
【００２７】
学習ステップは、溶接加工と並行して実施することが可能である。すなわち、溶接加工中にリアルタイムで学習により評価モデル１１の最適化を進めることが可能である。しかし、データセット群１４には実測でのレーザ加工結果１６が必要である。このため、好適には、入力された状態変数１２と、実測にて得られるレーザ加工結果１６との両方が得られるタイミングである、レーザ溶接加工終了後に学習ステップを行うことが望ましい。
【００２８】
学習ステップにより評価モデル１１の最適化を効果的に行うためには、データセット群１４の入力データ（物理量１５）と出力データ（レーザ加工結果１６）との間に強い結びつき（相関関係）があることが必要である。レーザ加工評価システム１を最適化するに当たっては、レーザ溶接加工の異常に強い相関がある物理量１５に基づく状態変数１２を入力データとして適切に選定することが求められる。そのレーザ溶接加工の異常に強い相関がある物理量１５の例として、加工部から発せられる熱放射光量と加工品質との相関、可視光量と加工部品質との相関、振動と加工品質との相関、及び、ＯＣＴと加工部品質との相関を以下に説明する。
【００２９】
図３に、本開示の実施の形態のレーザ溶接装置の模式図を示す。レーザ発振器２１から射出したレーザ光は、レーザ伝送用ファイバー２２を介して鏡筒２３に伝送される。鏡筒２３内でレーザ伝送用ファイバー２２から射出されたレーザ光２６は、コリメートレンズ２４で平行光に成形され、第一反射ミラー２７および第二反射ミラー２８を透過して、集光レンズ２５にて被加工物２０の表面上に集光される。レーザ光２６は、レーザ波長が１０７０ｎｍｄのファイバーレーザであり連続波である。
【００３０】
本開示の実施の形態では、レーザ波長１０７０ｎｍｄであるファイバーレーザを用いたが、レーザ波長は、被加工物２０の光の吸収特性によって最適なレーザ波長を選択すればよい。例えば、被加工物２０が銅又は金の場合は、レーザ波長は４０５−４５０ｎｍの短い波長が好ましく、また被加工物２０がアルミの場合は、吸収特性がよく良好な溶接が可能となることからレーザ波長は８００ｎｍ程度の波長が好ましい。
【００３１】
本開示の実施の形態では、レーザ光２６に連続波を用いたが、レーザ光２６にパルス波のレーザ光を用いても良い。レーザ光２６に連続波のレーザ光を用いた場合、被加工物２０への投入熱量を大きくできるため生産性高くレーザ溶接が可能である点で好ましい。またレーザ光２６にパルス波のレーザ光を用いた場合、連続波に比べ加工時の熱影響を低減できる点で好ましい。
【００３２】
本開示の実施の形態では、レーザ発振器２１で射出されたレーザ光を、レーザ伝送用ファイバー２２を用いて鏡筒２３に導光したが、レーザ発振器２１で射出されたレーザ光を、ミラーなどの光学素子を用いて鏡筒２３に導光してもよい。
【００３３】
本開示の実施の形態では、被加工物２０の定点へレーザ光２６の照射を行っているが、レーザ照射部を走査して連続的な溶接部を形成するようにしてもよい。レーザ照射部を走査する構成として、被加工物２０や鏡筒２３をステージやロボットなどの駆動装置へ取付けたり、ガルバノミラーなどを用いたりする構成が例示される。
【００３４】
本開示の実施の形態では、被加工物２０にレーザ光２６を照射した際に生じる熱放射光を検出するための熱放射光センサ２９を具備する。
【００３５】
本開示の実施の形態では、被加工物２０にレーザ光を照射した際に生じる振動を検出するためのレーザ超音波センサ３１が具備されている。加工部（被加工物２０におけるレーザ光２６が照射される部分、以下「レーザ照射部」ともいう）から発せられた振動は加工部から広がるように被加工物２０を伝播する。伝播した振動を検出するためのレーザ超音波用レーザ３２を被加工物２０に照射する。
【００３６】
本開示の実施の形態では、レーザ照射部の上方（レーザ光が照射される側）の近傍を通過するように、可視光源３３から発せられた可視光レーザ３５（検査光）を可視光センサ３４で検出している。本開示の実施の形態では可視光レーザ３５を発振する可視光源３３を用いたが、可視光源３３に替えてランプなどの拡散光源を用いても良い。拡散光源を用いた場合、より広い領域の計測が可能となる。可視光源３３及び可視光センサ３４は後述するようにレーザ照射部の上方に発生するフュームを検出するものである。
【００３７】
本開示の実施の形態では、レーザ照射部に形成されるキーホールなどの深さを計測するためＯＣＴセンサ３６を具備している。ＯＣＴセンサ３６から発せられたＯＣＴ測定用レーザ３７は第二反射ミラー２８で反射され、集光レンズ２５を介して、被加工物２０の溶融部３８に照射される。ＯＣＴ測定用レーザ３７は溶融部３８の凹底部（キーホールの凹状の底面）で反射し、集光レンズ２５を介して、第二反射ミラー２８で反射し、ＯＣＴセンサ３６に戻り、光の干渉現象を用いて溶融部３８の凹底部の深さとして算出される。つまり、第二反射ミラー２８には、ＯＣＴ測定用レーザ３７のみを反射する波長選択性の反射膜を形成している。
【００３８】
図４に、本開示の一実施形態の熱放射光検出方法を説明するための模式図を示す。一般的には、熱放射光量は温度と高い相関があるため、熱放射光量の検出は、溶融部３８の温度測定に使われる。本開示の実施の形態では、レーザ照射位置（レーザ照射部の中心位置）を中心としてφ５ｍｍ程度の領域（以下「検出領域」という）の熱放射光を検出した。この検出領域は溶融部３８より広い領域となる。検出領域を小さくすることで、特定の位置の温度情報を精度良く測定することが可能となるが、測定が表面状態や表面の凹凸などの影響を受けるため、測定のばらつきが大きくなる。このため、溶融部３８より広い領域を検出領域とすることで、測定ばらつきを小さくすることができる。
【００３９】
熱放射光の検出領域の径は、レーザ溶接用のレーザ光２６のスポット径（レーザ照射部の直径）と同等以上とするとよい。
【００４０】
また、測定熱放射光として、赤外領域の波長の光を用いると良く、本開示の本実施の形態では、測定熱放射光として１３００ｎｍの波長の光を用いた。被加工物２０にレーザ光を照射すると溶融部３８から熱放射光が発せられる。加工部から発せられた熱放射光は集光レンズ２５を介してレーザ光２６とは逆の方向に進行し、第一反射ミラー２７で反射し、熱放射光センサ２９に入射する構造となっている。つまり、第一反射ミラー２７には、熱放射光のみを反射する波長選択性の反射膜を形成している。
【００４１】
さらに、熱放射光３０は、第一反射ミラー２７で反射された後の熱放射光センサ２９に入射するまでの光路上に、１３００ｎｍの光を選択的に透過させるバンドパスフィルターを配置してもよい。バンドパスフィルターを配置することで、不要な波長の光が熱放射光センサ２９に入射することを防ぎ、より精度のよい熱放射光量の測定が可能となる。
【００４２】
また、本開示の実施の形態では、単一の波長の熱放射光の検出を行っているが、複数の熱放射光センサを用いて２波長以上の波長を検出しても良い。２波長以上の複数の波長を用いることで、単一波長での検出に比べ、より精度良く熱放射光量の検出が可能となる。
【００４３】
図５は、本開示の実施形態の熱放射光の測定による溶接不良の検出方法を説明するための模式図である。溶接不良とは、被加工物２０に対して溶融部３８がレーザ照射面（図５の紙面上における上側の面）から裏面（図５の紙面上における下側の面）まで貫通することで貫通溶融部３９となり、貫通溶融部３９が当該裏面に露出した場合や、溶融部３８からスパッタ４０が発生した場合を指す。図５では、貫通溶融部３９が被加工物２０を貫通すると共にスパッタ４０が発生した状態が示されている。なお、図５において、符合４１は被加工物２０の裏面からの熱放射光を示し、符合４２はスパッタ４０からの熱放射光を示す。
【００４４】
図６は、本開示の実施形態の熱放射光量と溶接品質との相関関係の一例を説明するための図であって、熱放射光量−時間線図とレーザ出力−時間線図とを上下に並べて示す図である。
【００４５】
例えば、図６に示すレーザ出力プロファイル４３のように、一定時間、一定の出力のレーザ光２６を被加工物２０に照射する場合、適切な溶融時の熱放射プロファイル４４は図６に示すようになる。詳しくは、レーザ照射部の温度上昇に伴い、熱放射光量が増加する。そして、レーザ照射部の温度が上昇して、レーザ照射による入熱量と、被加工物の熱伝導によるレーザ照射部から周辺への熱の逃げとの収支が均等になるとレーザ照射部では、温度が安定し（一定となり）、熱放射光量も一定となる。その後、レーザ照射が完了すると、レーザ照射部の温度が低下し、レーザ照射部の温度低下に伴って、熱放射光量が減少する。
【００４６】
一方で、溶接不良発生時の熱放射プロファイル４５では、溶融不良が発生した時点で熱放射光量のピーク４６や、貫通溶接時の熱放射光量の減少部４７が生じる。このような熱放射光量のピーク４６や減少部４７が検出されることで、レーザ溶接時に不良が発生したことを判断できる。
【００４７】
詳しくは、ピーク４６が検出された場合は、スパッタ４０が発生したと判断できる。溶接不良の一例として、図５に示すように、スパッタ４０が発生した場合には、溶融部から飛び出したスパッタ４０が溶融部とは別の熱放射光の発生源となり、スパッタ４０から発せられた熱放射光４２が集光レンズ２５に入射し、第一反射ミラー２７で反射した後、熱放射光センサ２９で検出される。このことで、図６に示すように、適切な溶融時の熱放射プロファイル４４と比べて熱放射光量の増加が見られる。また、スパッタ４０は高速で飛散しているため、瞬間的に集光レンズ２５の視野外に飛び出てしまうことで、検出された熱放射光の当該増加はピーク形状のピーク４６となる。本開示の実施の形態では、適切な溶融時の熱放射光強度に対して、スパッタ４０が発生した場合には、２〜５倍程度の熱放射光強度の増加が見られ、スパッタ由来のピーク４６が観測された。
【００４８】
その一方、別の溶接不良の一例として、溶融部がレーザ照射面から裏面に貫通することで貫通溶融部３９となり、溶融部がレーザ照射面の裏面に露出した場合には、熱放射光３０の一部が、貫通した裏面からも射出される。このため、集光レンズ２５に入射して熱放射光センサ２９で検出される熱放射光量が減少し、図６に示すように、適切な溶接時の熱放射光強度に比べて１０〜５０％程度の熱放射光強度が低減した減少部４７が生じる。
【００４９】
一般的に、スパッタ４０の発生や溶融部３８の貫通は入熱量の急激な上昇によって起こる。図６に示されるレーザ出力プロファイル４３のように一定出力でレーザ光が照射された際、スパッタ４０が発生した場合、及び、溶融部３８の貫通が発生した場合（貫通溶融部３９が発生した場合）には、被加工物２０のレーザ照射部が正常な状態では無い可能性が高い。したがって、熱放射光量の変動（ピーク４６又は減少部４７）が検出された場合には、被加工物２０の表面に、汚れ、キズがあったり異物が付着したりしていることを推測できる。
【００５０】
また、複数の被加工物２０を重ね合わせ、重ね合わせた方向からレーザ光２６を照射し、複数の被加工物２０同士を溶接する重ね合わせ溶接を行う場合には、複数の被加工物２０同士を密着させたほうがよい。なぜなら、レーザ溶接中の熱による変形や加工前からの被加工物２０の歪などで被加工物２０同士に隙間があると、被加工物２０同士の未接合や接合部の強度不足などの問題が発生するからである。被加工物２０同士に隙間があった場合には、溶融部３８が、一方の被加工物２０を貫通して前記隙間まで抜けた状態となり、熱放射光強度の低下が見られる。このため、重ね合わせ溶接の場合には、熱放射光強度の低下により被加工物２０同士の隙間の発生を推測することができる。
【００５１】
図７に、本開示の一実施形態の振動検出方法を説明するための模式図を示す。一般的に、レーザ溶接時には被加工物２０の溶融、又は当該溶融により生じた金属の動き（流れ）などに起因して、溶融部３８から振動４８が発生する。溶融部３８で発生した振動４８は被加工物２０及び大気を伝播し、溶融部３８から広がっていく。振動４８の検出には、マイク、ＡＥセンサ、又は、レーザ超音波センサ３１などを用いればよい。本開示の実施の形態では、レーザ超音波センサ３１を使用し、このレーザ超音波センサ３１から発振されたレーザ超音波用レーザ３２を用いて被加工物２０を伝播する振動４８を検出した。また、本開示の実施の形態では、被加工物２０の定点へレーザ光２６を照射しているが、被加工物２０や鏡筒２３をステージやロボットなどの駆動装置へ取付けたり、ガルバノミラーなどを用いたりすることでレーザ照射部を走査して連続的な溶接を行うレーザ溶接としてもよい。この場合、振動４８の検出を、レーザ超音波センサ３１により行うことが、連続的な溶接にも対応することが容易となるので好ましい。
【００５２】
図８は、本開示の一実施形態の振動の測定による溶接不良の検出方法を説明するための模式図である。溶接不良とは、被加工物２０のレーザ照射部に発生する溶融部がレーザ照射面から裏面まで貫通することで貫通溶融部３９となり、溶融部がレーザ照射面の裏面に露出した場合や、溶融部からスパッタ４０が発生した場合等を指す。
【００５３】
図９に、本開示の一実施形態の振動と溶接品質との相関関係の一例を説明するための図であって、振動ゲイン−時間線図とレーザ出力−時間線図とを上下に並べて示す図である。例えば、レーザ出力プロファイル４３のように、一定時間、一定の出力のレーザ光２６を被加工物２０に照射する場合、適切な溶融部３８の振動ゲインプロファイル５０では、溶融部３８の拡大及び深化に伴い、振動ゲインが増加する。レーザ照射部の温度が上昇し、レーザ照射による入熱量と、被加工物の熱伝導によるレーザ照射部から周辺への熱の逃げの収支と、が均等になった時点で溶融が安定し、溶融部３８の大きさ及び深さが安定すること（一定となること）で、振動ゲインも一定となる。その後、レーザ照射が完了すると、溶融部３８の大きさが縮小し、振動ゲインが減少する。
【００５４】
一方で、溶接不良発生時の振動ゲインプロファイル５１では、溶融不良が発生した時点で振動ゲインに変動が発生する。例えば、スパッタ４０が発生するとスパッタ４０由来の振動ゲインのピーク５２が発生し、貫通溶融部３９が被加工物２０に形成されると、貫通溶融部３９の発生に由来して振動ゲインの減少部５３が発生する。そこで、振動ゲインのピーク５２や、振動ゲインの減少部５３が検出されることで、レーザ溶接時の不良の発生を判断できる。
【００５５】
溶接不良の一例として、図８に示すように、スパッタ４０が発生した場合には、溶融部から飛び出したスパッタ４０が溶融部の溶融状態を乱すため振動４９の状態が変化し、振動ゲインが変化する。また、スパッタ４０は高速で溶融部から飛び出すため、スパッタ４０の飛散後は、溶融部が再び安定な状態に戻るため検出された振動ゲインの増加はピーク形状を示す。本開示の実施の形態では振動ゲインのみを示したが、得られた振動の周波数解析を行ってもよく、スパッタ４０が発生した際には、溶融部の状態が瞬間的に変化するため、適切な溶融状態で見られる振動とは違う振動数が検出される。
【００５６】
別の溶接不良の一例として、図５に示すように、溶融部がレーザ照射面から裏面に貫通することで貫通溶融部３９となり、溶融部がレーザ照射面の裏面に露出した場合には、振動の主な発生源である溶融部の底の凹部がなくなるため振動ゲインが減少し、貫通時の振動ゲインの減少部５３が見られる。
【００５７】
一般的に、スパッタ４０の発生や貫通溶融部３９の発生は、それぞれ急激な入熱量の上昇によって起こる。図９に示すレーザ出力プロファイル４３のように、一定の出力でレーザ光を照射した際に、スパッタ４０や溶融部の貫通（貫通溶融部３９）が発生した場合には、被加工物２０のレーザ照射部の状態が正常では無い可能性が高い。したがって、振動ゲインの変動が測定された場合には、被加工物２０の表面に、汚れ、キズがあったり、異物が付着したりしていることを推測できる。
【００５８】
また、複数の被加工物２０を重ね合わせ、重ね合わせた方向からレーザ光２６を照射し、複数の被加工物２０を溶接する重ね合わせ溶接を行う場合には、複数の被加工物２０同士を密着させたほうがよい。なぜなら、レーザ溶接中の熱による変形や加工前からの被加工物２０の歪などで被加工物２０同士に隙間があると、被加工物２０同士の未接合や接合部の強度不足などの問題が発生するからである。被加工物２０同士に隙間があった場合には、溶融部３８が被加工物２０を貫通して前記隙間まで抜けた状態となり、振動ゲインの低下が見られる。このため、重ね合わせ溶接の場合には、振動ゲインの低下により被加工物２０同士の隙間の発生を推測することができる。
【００５９】
図１０は、本開示の一実施形態の可視光の測定によるヒュームの発生の検出方法を説明するための模式図を示す。図１１は、本開示の一実施形態の可視光の測定によるプラズマの発生の検出方法を説明するための模式図である。本開示の実施の形態では、可視光源３３として、Ｈｅ−Ｎｅレーザを用いた。可視光センサ３４は、回折格子（図示せず）などを用いた分光機能と分光した光を検出するＣＣＤイメージセンサなどのセンサ（図示せず）とを具備する。
【００６０】
図１２Ａないし図１２Ｃは、それぞれ、本開示の一実施形態の可視光と溶接品質との相関関係の一例を説明するための図であって、可視光量−時間線図とレーザ出力−時間線図とを上下に並べて示す図である。図１２Ａは適切な溶融時、図１２Ｂはヒューム発生時、図１２Ｃはプラズマ発生時の可視光量−時間線図をそれぞれ表す。
【００６１】
本開示の実施の形態では、第一の可視光量プロファイル５６，５８，６０および第二の可視光量プロファイル５７，５９，６１は、分光後の光から特定の波長を抽出したときの可視光量−時間線図である。第一の可視光量プロファイル５６，５８，６０は、可視光源３３にＨｅ−Ｎｅレーザを使用した場合において、可視光センサ３４が検出した光量（可視光量）の変化を示す。
【００６２】
第二の可視光量プロファイル５７，５９，６１の計測に使用される光（第二の可視光）は、可視光波長であり、且つ、波長がＨｅ−Ｎｅレーザと違っていればよい。第二の可視光は、第一の可視光であるＨｅ−Ｎｅレーザの波長との相異が大きいほどよく、青色波長から緑色波長の可視光が望ましい。本開示の実施の形態では５３２ｎｍの緑色の光を第二の可視光として用い、第二の可視光量プロファイルを検出した。
【００６３】
図１２Ａに示すように、適切な溶融時には図３において可視光源３３からの可視光レーザ３５の可視光量に時間の経過にかかわらず変動がなく、適切な溶融時の第一の可視光量プロファイル５６は一定の可視光強度を示す。同様に、第二の可視光量プロファイル５７にも時間の経過にかかわらず変動がない。
【００６４】
一方、図１０に示すように、被加工物２０にレーザ光２６を照射することで、被加工物２０のヒューム５４（蒸気）が溶融部３８の上方に発生した場合、第一の可視光量プロファイル５８は図１２Ｂに示すようなプロファイルとなる。つまり、ヒューム５４がレーザ光２６だけでなく可視光レーザ３５も遮るため、第一の可視光量プロファイル５８に可視光量の低下が見られる。一方、第二の可視光量プロファイル５９には変化が見られない。
【００６５】
ヒューム５４が発生した場合には、ヒューム５４がレーザ光２６を遮るので、被加工物２０へのレーザ光２６による入熱量が低下し、溶融不足（溶け込み不足）が発生する。したがって、第一の可視光量プロファイル５８の可視光量の低下から、未接合や接合強度不足などの溶接不良の発生を推測することができる。
【００６６】
次に、図１１に示すように、被加工物２０にレーザ光２６を照射することで、溶融部３８に上方に発生した被加工物２０のヒューム（蒸気）がレーザ光２６を吸収することで、プラズマ化し、溶融部３８上にプラズマ５５が発生することがある。この場合、プラズマ５５は白色に輝く。そのため、図１２Ｃに示すように、第一の可視光量プロファイル６０および第二の可視光量プロファイル６１には共に可視光量の増加が見られる。
【００６７】
また、図１１を参照して説明したように、プラズマ５５が発生した場合には、レーザ光２６が吸収され、被加工物２０へのレーザ光２６による入熱量が低下し、溶融不足（溶け込み不足）が発生する。したがって、第一の可視光量プロファイル６０および第二の可視光量プロファイル６１によって、未接合や接合不良などの溶接不良の発生を予見すると共に、高温のプラズマ５５による被加工物２０への影響に起因する、不要な表面溶融などの不良の発生を予見することができる。詳しくは、プラズマ５５が発生すると、図１２Ｃを参照して説明したように、第一の可視光量プロファイル６０および第二の可視光量プロファイル６１には共に可視光量の増加が見られる。したがって、第一の可視光量プロファイル６０の可視光量の増加及び第二の可視光量プロファイル６１の可視光量の増加の両方が検出された場合には、溶融不足、未接合、接合不良、又は、不要な表面溶融の発生を推測することができる。
【００６８】
一般的に、ヒューム５４によってレーザ光２６が遮られることを防ぐため、アシストガスの拭きつけによるヒューム５４の除去が行われる。そのため、ヒューム５４の発生が検出された場合、すなわち、第一の可視光量プロファイル６０又は第二の可視光量プロファイル６１の可視光量の変動が検出された場合、アシストガス種、アシストガス流速、アシストガス圧、及び、アシストガスの吹き付け位置のいずれかが不適であると推測できる。また、このとき一般的に、集塵用吸気ダクトを用いて、アシストガスの吹きつけによって飛散するヒュームを集塵する（図示せず）。そのため、ヒューム５４の発生が検出された場合、集塵用吸気ダクト位置、集塵用吸気流速のいずれかが不適であると予見できる。
【００６９】
図１３Ａないし図１３Ｃは、それぞれ、本開示の一実施形態のキーホール形状に応じたＯＣＴ信号の戻り方を説明するための模式図である。図１４は、本開示の一実施形態のＯＣＴ信号強度と溶接品質との相関関係の一例を説明するための図であって、ＯＣＴ信号強度−時間線図とレーザ出力−時間線図とを上下に並べて示す図である。
【００７０】
図１３Ａは適切な溶接が行われている状態を示している。適切な溶接の場合、図３においてＯＣＴセンサ３６からのＯＣＴ測定用レーザ３７が、第二反射ミラー２８で反射し集光レンズ２５を介して、溶融部３８に照射され、キーホールの底で反射し、この反射光６４が集光レンズ２５を介して再び第二反射ミラー２８で反射し、ＯＣＴセンサ３６に戻る。このとき、図１４の適切な溶融時のＯＣＴ信号強度プロファイル６５に示すように、安定したＯＣＴ信号強度を維持できるため、キーホール深さを測定することができる。
【００７１】
図１３Ｂは、被加工物２０をキーホール６２が貫通した場合を示している。このとき、ＯＣＴ測定用レーザ３７が、貫通したキーホール６２を通り抜けてしまうため、ＯＣＴ信号強度は、図１４に示す溶接不良時のＯＣＴ信号強度６６のように低下する。図１３Ｃは、キーホールが屈曲した場合を示している。このとき、ＯＣＴ測定用レーザ３７が屈曲したキーホール６３の先端で反射する際に、被加工物２０のレーザ入射面側に反射せず、キーホール６３の底に向かって反射してしまう。このため、ＯＣＴ信号強度は、図１４に示す溶接不良時のＯＣＴ信号強度６６のように低下する。キーホール６３の屈曲は、レーザ照射部を走査して連続的な溶接部を形成するレーザ溶接する場合に発生し、走査速度が過多の場合においてキーホール６３が屈曲形状を示す。走査速度が過多の場合、所定の溶け込み深さを形成できていない状態や、キーホール６３の屈曲先端に空間が残りブローホールを発生させる。したがって、ＯＣＴ信号強度の低下から、キーホールの屈曲、溶接の溶け込み不足、又は、ブローホールの発生などの不良を推測できる。
【００７２】
図１５に、本開示の実施の形態において、評価モデル１１に適用される畳み込みニューラルネットワーク６７の構造図を示す。まず、状態変数１２が入力層６８に入力され、畳み込み層６９にて、例えば図６の熱放射光量−時間線図において、溶接不良発生時の熱放射プロファイル４５の傾きやピーク強度など、状態変数１２の局所的なデータで特徴を捉える動作を様々なデータ位置にて繰り返す。このことで、畳み込み層６９により状態変数１２全体の特徴が抽出される。次に、プーリング層７０にて畳み込み層６９で抽出された特徴が顕著になるように処理を行う。最後に、全結合層７１にてプーリング層７０で要約された特徴を用いて分類し、結果を出力層７２へ出力する。
【００７３】
このように畳み込みニューラルネットワーク６７は入力データの特徴を把握し分類することに長けたモデルである。このため、畳み込みニューラルネットワーク６７を、図３にて説明した評価モデル１１に適用することで物理量１５に基づく入力状態変数１２の特徴の把握能力が向上して、出力であるレーザ加工評価結果１３の精度が大きく向上する効果がある。
【００７４】
ところで、図３−５，７，８，１０及び１１では省略しているが、レーザ溶接装置１０１はさらに制御部１１２を有する。この制御部１１２はレーザ加工評価システム１の学習装置としての機能を備える。
【００７５】
制御部１１２について、図１および図１６を用いて説明する。図１６は、本開示の実施の形態の制御部１１２に関する機能ブロック図である。
【００７６】
制御部１１２は、図１６に示されるように、学習部１０４，記憶部１０５および計算部１０６を備える。
【００７７】
計算部１０６は、溶接時、熱放射光センサ２９、可視光センサ３４及びＯＣＴセンサ３６のそれぞれから取得した情報（物理量１５）を状態変数１２として取得する。すなわち、計算部１０６は、図１に示す入力処理部２としての機能を備える。計算部１０６は、評価モデル１１を使用してレーザ加工評価結果１３を出力する。すなわち、計算部１０６は、出力処理部４としての機能を備える。被加工物２０のレーザ溶接後には、レーザ溶接加工時に計算部１０６に入力された状態変数１２とレーザ加工結果１６とがデータセットとして記憶部１０５に順次蓄積される。すなわち、記憶部１０５は、データセット群１４としての機能を有する。学習部１０４は、記憶部１０５に蓄積された全データセット（データセット群１４）に基づいて評価モデル１１の学習を実行し、学習済みの評価モデル１１を計算部１０６へフィードバックする。すなわち、学習部１０４、記憶部１０５および計算部１０６は協働して学習処理部３として機能する。
【産業上の利用可能性】
【００７８】
本開示によれば、評価モデルを使用して精度よく溶接品質の評価を行いつつ、評価モデルを更新することで、熟練度に依存しない溶接の異常予知が可能となる。したがって異常に対する早期対応による不良数の減少、および装置のダウンタイム低減による生産性の向上が見込まれる。
【符号の説明】
【００７９】
１  レーザ加工評価システム
２  入力処理部
３  学習処理部
４  出力処理部
１１  評価モデル
１２  状態変数
１３  レーザ加工評価結果
１４  データセット群
１５  物理量
１６  レーザ加工結果
１７  誤差
１８  損失関数
１９  最適化アルゴリズム
２０  被加工物
２１  レーザ発振器
２２  レーザ伝送用ファイバー
２３  鏡筒
２４  コリメートレンズ
２５  集光レンズ
２６  レーザ光
２７  第一反射ミラー
２８  第二反射ミラー
２９  熱放射光センサ
３０  熱放射光
３１  レーザ超音波センサ
３２  レーザ超音波用レーザ
３３  可視光源
３４  可視光センサ
３５  可視光レーザ（検査光）
３６  ＯＣＴセンサ
３７  ＯＣＴ測定用レーザ
３８  溶融部
３９  貫通溶融部
４０  スパッタ
４１  被加工物２０の裏面からの熱放射光
４２  スパッタ４０からの熱放射光
４３  レーザ出力プロファイル
４４  適切な溶融時の熱放射プロファイル
４５  溶融不良発生時の熱放射プロファイル
４６  スパッタ由来の熱放射プロファイルのピーク
４７  貫通溶融時の熱放射光量の減少部
４８  溶融部からの振動
４９  スパッタ発生時の振動
５０  適切な溶接時の振動ゲインプロファイル
５１  溶接不良発生時の振動ゲインプロファイル
５２  スパッタ由来の振動ゲインのピーク
５３  貫通溶接時の振動ゲインの減少部
５４  ヒューム
５５  プラズマ
５６  適切な溶融時の第一の可視光量プロファイル
５７  適切な溶融時の第二の可視光量プロファイル
５８  ヒューム発生時の第一の可視光量プロファイル
５９  ヒューム発生時の第二の可視光量プロファイル
６０  プラズマ発生時の第一の可視光量プロファイル
６１  プラズマ発生時の第二の可視光量プロファイル
６２  キーホール
６３  屈曲キーホール
６４  キーホール先端からの反射光
６５  適切な溶接時のＯＣＴの信号強度
６６  溶接不良発生時のＯＣＴの信号強度
６７  畳み込みニューラルネットワーク
６８  入力層
６９  畳み込み層
７０  プーリング層
７１  全結合層
７２  出力層
１０１  レーザ溶接装置
１０４  学習部
１０５  記憶部
１０６  計算部
１１２  制御部
【図１】
2020189305.tif 000003
【図２】
2020189305.tif 000004
【図３】
2020189305.tif 000005
【図４】
2020189305.tif 000006
【図５】
2020189305.tif 000007
【図６】
2020189305.tif 000008
【図７】
2020189305.tif 000009
【図８】
2020189305.tif 000010
【図９】
2020189305.tif 000011
【図１０】
2020189305.tif 000012
【図１１】
2020189305.tif 000013
【図１２Ａ】
2020189305.tif 000014
【図１２Ｂ】
2020189305.tif 000015
【図１２Ｃ】
2020189305.tif 000016
【図１３】
2020189305.tif 000017
【図１４】
2020189305.tif 000018
【図１５】
2020189305.tif 000019
【図１６】
2020189305.tif 000020