(57)【要約】【課題】アーク溶接時に発生するスパッタの数を特定する処理を簡素化するとともに、設備コストを削減する。【解決手段】コンピュータ１４０に、アーク溶接時にワーク１７０を撮影した入力画像の各画素の画素値からマスク画像の画素値を引いたマスク処理後画像を生成し、マスク処理後画像をグレースケール画像に変換し、グレースケール画像に対し、画素値が所定の閾値を超える画素の画素値を黒を示す値に変換する処理を施し、処理後の画像のうち、黒以外の画素から、連続する複数の画素で構成されるスパッタを検出し、検出したスパッタの数を特定する画像処理部１４１ｂを設ける。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ワークと電極との間に電圧を印加することでワークと電極との間にアークを発生させてアーク溶接を行う際に溶接条件の設定を支援する装置であって、
前記アーク溶接時に前記ワークを撮影した入力画像における所定のマスク領域を省いた領域に対し、明るさを示す画素値が所定の閾値を超える連続する複数の画素で構成されたスパッタの検出を行うスパッタ検出処理と、当該スパッタ検出処理により検出されたスパッタの数を特定するスパッタ数特定処理とを実行する画像処理部を備えていることを特徴とする溶接条件設定支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の溶接条件設定支援装置において、
前記画像処理部は、前記アーク溶接時に前記ワークを撮影した複数の入力画像に基づいて、前記マスク領域を決定するマスク領域決定処理をさらに実行することを特徴とする溶接条件設定支援装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の溶接条件設定支援装置において、
前記画像処理部は、前記所定の閾値を、第１の閾値と当該第１の閾値よりも大きい第２の閾値とに設定して前記スパッタ検出処理を実行し、
前記スパッタ数特定処理は、前記所定の閾値を前記第１の閾値に設定したスパッタ検出処理により検出されたスパッタのうち、前記所定の閾値を前記第２の閾値に設定したスパッタ検出処理により検出されたスパッタを除いたスパッタの数と、前記所定の閾値を前記第２の閾値に設定したスパッタ検出処理により検出されたスパッタの数とを特定するものであることを特徴とする溶接条件設定支援装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の溶接条件設定支援装置において、
前記画像処理部によるスパッタ検出処理は、スパッタが写っている複数枚の画像と、スパッタが写っていない複数枚の画像とを教師データとした教師あり学習によって生成された学習済みモデルを用いてスパッタを検出するものであることを特徴とする溶接条件設定支援装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項に記載の溶接条件設定支援装置において、
前記画像処理部のスパッタ数特定処理により特定されたスパッタの数を表示する表示部をさらに備えたことを特徴とする溶接条件設定支援装置。
【請求項６】
請求項５に記載の溶接条件設定支援装置において、
前記画像処理部は、前記入力画像に対し、前記スパッタ検出処理により検出したスパッタに目印を付ける加工を施した加工画像を生成する画像生成処理をさらに実行し、
前記表示部は、前記画像生成処理により生成された加工画像を表示することを特徴とする溶接条件設定支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ワークと電極との間に電圧を印加することでワークと電極との間にアークを発生させてアーク溶接を行う際に溶接条件の設定を支援する装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、アーク溶接時にビデオカメラでアークを撮影して複数の入力画像を取得し、画像内の所定の検出線上の輝度分布を入力画像毎に取り込み、当該輝度分布に基づいて検出線上を通過したスパッタを検出することにより、アーク溶接時に発生するスパッタの数を特定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２８７７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、上記特許文献１では、複数の入力画像に基づいて、検出線上を通過したスパッタを検出するので、ビデオカメラの撮影速度が遅すぎると、特定されるスパッタの数の精度が悪化する。したがって、撮影速度の速いビデオカメラが必要となり、設備コストが増大する。
【０００５】
本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、設備コストを削減することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様では、ワークと電極との間に電圧を印加することでワークと電極との間にアークを発生させてアーク溶接を行う際に溶接条件の設定を支援する装置が、前記アーク溶接時に前記ワークを撮影した入力画像における所定のマスク領域を省いた領域に対し、明るさを示す画素値が所定の閾値を超える連続する複数の画素で構成されたスパッタの検出を行うスパッタ検出処理と、当該スパッタ検出処理により検出されたスパッタの数を特定するスパッタ数特定処理とを実行する画像処理部を備えている。
【０００７】
この態様によると、１つの入力画像だけを使用してスパッタの検出を行えるので、撮影速度の速いビデオカメラが不要となり、設備コストを削減できる。
【０００８】
また、閾値に対応する所定の大きさよりも大きいスパッタの数が特定されるので、特定されたスパッタの数を参照することにより、所定の大きさよりも大きいスパッタの数が少なくなるように溶接条件を設定しやすい。したがって、所定の大きさよりも大きいスパッタを減らすことが容易になる。
【０００９】
また、入力画像におけるアークの光や溶接治具が写り込む領域をマスク領域とすることで、スパッタではない物がスパッタとして誤検出されるのを抑制できるので、スパッタの数のより正確な特定が可能になる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明に係る溶接条件設定支援装置によれば、１つの入力画像だけを使用してスパッタの検出を行えるので、撮影速度の速いビデオカメラが不要となり、設備コストを削減できる。
【００１１】
また、閾値に対応する所定の大きさよりも大きいスパッタの数が特定されるので、特定されたスパッタの数を参照することにより、所定の大きさよりも大きいスパッタの数が少なくなるように溶接条件を設定しやすい。したがって、所定の大きさよりも大きいスパッタを減らすことが容易になる。
【００１２】
また、入力画像におけるアークの光や溶接治具が写り込む領域をマスク領域とすることで、スパッタではない物がスパッタとして誤検出されるのを抑制できるので、スパッタの数のより正確な特定が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態に係る溶接条件設定支援装置としてのコンピュータを備えた溶接システムの概略構成を示す図である。
【図２】アーク溶接時に発生するスパッタを示す説明図である。
【図３】本発明の実施形態に係る溶接条件設定支援装置としてのコンピュータを用いて溶接条件を設定する手順を示すフローチャートである。
【図４】マスク処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】重畳画像のグレースケール画像を例示する説明図である。
【図６】重畳画像のグレースケール画像の二値化画像を例示する説明図である。
【図７】二値化画像の白色部分を拡張する方法を示す説明図である。
【図８】マスク画像を例示する説明図である。
【図９】検出されるスパッタを例示する説明図である。
【図１０】加工画像を例示する説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。以下の好ましい実施形態の説明は、本質的に例示に過ぎず、本発明、その適用物或いはその用途を制限することを意図するものでは全くない。
【００１５】
図１は、溶接システム１００を示す。この溶接システム１００は、溶接ロボット１１０と、ビデオカメラ１２０と、当該ビデオカメラ１２０に収容されるメモリカード１３０と、本発明の実施形態に係る溶接条件設定支援装置としてのコンピュータ１４０と、当該コンピュータ１４０に接続されたカードリーダ１５０とを備えている。
【００１６】
溶接ロボット１１０は、図２にも示すように、溶接ワイヤ１６０を保持可能な溶接トーチ１１１を備え、溶接治具（クランプ）に保持されたワーク１７０と溶接トーチ１１１に保持された電極としての溶接ワイヤ１６０との間に電圧を印加することで、ワーク１７０と溶接ワイヤ１６０との間にアークＡを発生させてアーク溶接を行う。アーク溶接時には、ワーク１７０の被溶接部分が溶融して溶融池１７１が形成され、溶融池１７１からスパッタＳＰが飛散する。なお、溶接トーチ１１１の先端には、シールドガスを噴出するための噴出穴（図示せず）が設けられている。
【００１７】
ビデオカメラ１２０は、ワーク１７０全体を含むスパッタＳＰの飛散領域全体をＮＤ（Neutral Density）フィルタ（図示せず）を介して撮影可能な位置に設置され、撮影した動画をメモリカード１３０に保存する。なお、ビデオカメラ１２０のフレームレート（撮影速度）は、６０ｆｐｓに設定されている。また、ビデオカメラ１２０のピント、絞り、及び電子シャッターのシャッタースピードは固定されている。
【００１８】
コンピュータ１４０は、コンピュータ本体１４１と、表示部としてのディスプレイ１４２とを備えている。コンピュータ本体１４１は、記憶部１４１ａと画像処理部１４１ｂとを備えている。
【００１９】
コンピュータ本体１４１の記憶部１４１ａは、スパッタＳＰが写っている複数枚の画像と、スパッタＳＰが写っていない複数枚の画像とを教師データとした教師あり学習によって生成された学習済みモデルを記憶する。学習済みモデルを生成するための教師あり学習の手法としては、例えば、ディープラーニングが用いられる。なお、記憶部１４１ａは、ビデオカメラ１２０により撮影された動画と、当該動画を分割して得られる静止画像とをさらに記憶する。
【００２０】
コンピュータ本体１４１の画像処理部１４１ｂは、カードリーダ１５０に挿入されたメモリカード１３０に保存された動画を読み出し、記憶部１４１ａに保存する。また、画像処理部１４１ｂは、記憶部１４１ａに保存された動画を静止画像（フレーム）に分割して入力画像として記憶部１４１ａに保存する。さらに、画像処理部１４１ｂは、記憶部１４１ａに保存された複数の入力画像に基づいてマスク領域を決定し、入力画像におけるマスク領域を省いた領域からスパッタＳＰを検出し、検出したスパッタＳＰの数を特定する（マスク領域決定処理、スパッタ検出処理、スパッタ数特定処理）。スパッタＳＰの検出は、記憶部１４１ａに記憶された学習済みモデルを用いて行う。また、画像処理部１４１ｂは、入力画像に対して所定の加工を施した加工画像Ｉ（図１０参照）を生成する（画像生成処理）。マスク領域の決定方法、スパッタＳＰの検出方法、スパッタＳＰの数の特定方法、及び加工画像Ｉの生成方法の詳細については後述する。
【００２１】
ディスプレイ１４２は、コンピュータ本体１４１の画像処理部１４１ｂにより生成された加工画像Ｉを表示する。
【００２２】
以下、溶接システム１００の溶接条件を設定する手順について、図３を参照して説明する。
【００２３】
まず、（Ｓ１０１）で、ユーザが、溶接ロボット１１０にアーク溶接を行わせた状態で、ビデオカメラ１２０に撮影を実行させ、撮影した動画をメモリカード１３０に保存させる。これにより、アーク溶接時におけるワーク１７０全体を含むスパッタＳＰの飛散領域全体の動画がメモリカード１３０に保存される。
【００２４】
次に、（Ｓ１０２）で、ユーザが、メモリカード１３０をビデオカメラ１２０から取り出してカードリーダ１５０に挿入し、メモリカード１３０に保存された動画をカードリーダ１５０からコンピュータ本体１４１に転送させる。そして、コンピュータ本体１４１の画像処理部１４１ｂが、カードリーダ１５０から転送された動画を受信し、記憶部１４１ａに保存する。
【００２５】
次に、（Ｓ１０３）で、ユーザが、コンピュータ本体１４１の画像処理部１４１ｂに、記憶部１４１ａに保存されたアーク溶接時の動画を複数の静止画像（フレーム）に分割させ、静止画像を入力画像として記憶部１４１ａに保存させる。
【００２６】
そして、（Ｓ１０４）で、画像処理部１４１ｂが、以下のマスク処理を行う。
【００２７】
図４は、（Ｓ１０４）で行うマスク処理の手順を示す。
【００２８】
（Ｓ１０４）では、まず、（Ｓ２０１）において、画像処理部１４１ｂが、記憶部１４１ａに保存された全ての入力画像（フレーム）をそれぞれグレースケール画像に変換する。なお、グレースケール画像の画素値は、明るさを８ビットで示すものであり、黒を示す画素値は０、白を示す画素値は２５５となる。
【００２９】
次に、（Ｓ２０２）において、画像処理部１４１ｂが、（Ｓ２０１）で得られた全ての入力画像のグレースケール画像に基づいて、重畳画像を生成する。重畳画像の各画素の画素値は、（Ｓ２０１）で得られた全てのグレースケール画像の画素値の平均とする。図５は、（Ｓ２０２）で得られる重畳画像を例示する。
【００３０】
次に、（Ｓ２０３）において、画像処理部１４１ｂが、（Ｓ２０２）で生成された重畳画像を二値化画像に変換する。詳しくは、重畳画像の画素値が所定の基準値以下の画素の画素値を、黒を示す値（０）に変換し、かつ重畳画像の画素値が所定の基準値を超える画素の画素値を、白を示す値（２５５）に変換する。図６は、（Ｓ２０３）で得られる二値化画像を例示する。
【００３１】
（Ｓ２０４）において、画像処理部１４１ｂが、（Ｓ２０３）で得られた二値化画像の白色部分を拡張したマスク画像を生成する。詳しくは、図７に示すように、（Ｓ２０３）で得られた二値化画像の白色画素ＷＰを中心とする７×７の領域ＲＥに含まれる黒色画素を白色画素に変換する処理を行う。図８は、（Ｓ２０４）で得られるマスク画像を例示する。これにより、マスク画像における白色画素の領域が、マスク領域として決定されたことになる。
【００３２】
そして、（Ｓ２０５）において、画像処理部１４１ｂが、記憶部１４１ａに保存された各入力画像に対し、各画素の画素値からマスク画像の各画素の画素値を引く処理を施し、処理後の画像をマスク処理後画像として記憶部１４１ａに保存する。マスク処理後画像において、（Ｓ２０４）で決定されたマスク領域は、黒色画素となる。これにより、マスク処理が終了する。
【００３３】
マスク処理が終了した後、（Ｓ１０５）で、画像処理部１４１ｂが、記憶部１４１ａに保存されたマスク処理後画像のうち、まだ（Ｓ１０５）〜（Ｓ１１１）の処理を行っていないマスク処理後画像をグレースケール画像に変換する。
【００３４】
次に、（Ｓ１０６）で、画像処理部１４１ｂは、（Ｓ１０５）で得られたグレースケール画像に対し、画素値が所定の閾値Ｇｓ以下の画素の画素値を、黒を示す値（０）に変換する処理を施し、スパッタ検出対象画像ＩＭとする。これにより、明るさを示す画素値が所定の閾値Ｇｓを超える画素が、黒以外の画素（特定画素）として特定される。そして、例えば図９に示すように、スパッタ検出対象画像ＩＭに含まれる黒以外の画素（特定画素）から、連続する複数の画素で構成された領域をスパッタＳＰとして検出する。図９中、ＰＢは黒の画素、ＰＷは黒以外の画素を示す。ここでのスパッタＳＰの検出は、記憶部１４１ａに記憶された学習済みモデルを用いて行う。そして、検出した全てのスパッタＳＰを特定する第１のスパッタリストＬｉｓｔＧｓを作成する。
【００３５】
次に、（Ｓ１０７）で、画像処理部１４１ｂは、（Ｓ１０５）で得られたグレースケール画像に対し、画素値が所定の閾値Ｇｍ（第１の閾値）以下の画素の画素値を、黒を示す値（０）に変換する処理を施し、処理後の画像のうち、黒以外の画素（特定画素）から、連続する複数の画素で構成された領域をスパッタＳＰとして検出する。ここでのスパッタＳＰの検出も、記憶部１４１ａに記憶された学習済みモデルを用いて行う。なお、閾値Ｇｍは、閾値Ｇｓよりも大きい値に設定される。そして、検出した全てのスパッタＳＰを特定する第２のスパッタリストＬｉｓｔＧｍを作成する。
【００３６】
次に、（Ｓ１０８）で、画像処理部１４１ｂは、（Ｓ１０５）で得られたグレースケール画像に対し、画素値が所定の閾値Ｇｌ（第２の閾値）以下の画素の画素値を、黒を示す値（０）に変換する処理を施し、処理後の画像のうち、黒以外の画素（特定画素）から、連続する複数の画素で構成された領域をスパッタＳＰとして検出する。ここでのスパッタＳＰの検出も、記憶部１４１ａに記憶された学習済みモデルを用いて行う。なお、閾値Ｇｌは、閾値Ｇｍよりも大きい値に設定される。そして、検出した全てのスパッタＳＰを特定する第３のスパッタリストＬｉｓｔＧｌを作成する。なお、第１〜第３のスパッタリストＬｉｓｔＧｓ，ＬｉｓｔＧｍ，ＬｉｓｔＧｌでは、座標によりスパッタＳＰが特定されている。
【００３７】
ここで、スパッタＳＰは、そのサイズが大きくなる程、その明るさも大きくなるので、（Ｓ１０６）〜（Ｓ１０８）で特定されるスパッタＳＰは、それぞれ閾値Ｇｓ，Ｇｍ，Ｇｌに応じたサイズよりも大きいスパッタＳＰの数となる。
【００３８】
また、マスク処理後画像において、（Ｓ２０４）で決定されたマスク領域は、黒色画素となっているので、（Ｓ１０６）〜（Ｓ１０８）におけるスパッタＳＰの検出は、入力画像からマスク領域を省いた領域に対して行われることになる。
【００３９】
次に、（Ｓ１０９）で、画像処理部１４１ｂは、第１のスパッタリストＬｉｓｔＧｓで特定されるスパッタＳＰから、第２のスパッタリストＬｉｓｔＧｍで特定されるスパッタＳＰを除いたスパッタＳＰを特定する小スパッタリストＳｍａｌｌＳを作成する。また、画像処理部１４１ｂは、小スパッタリストＳｍａｌｌＳで特定されるスパッタＳＰの数を、小さいスパッタＳＰのスパッタ数Ｓとして特定する。
【００４０】
続いて、（Ｓ１１０）で、画像処理部１４１ｂは、第２のスパッタリストＬｉｓｔＧｍで特定されるスパッタＳＰから、第３のスパッタリストＬｉｓｔＧｌで特定されるスパッタＳＰを除いたスパッタＳＰを特定する中スパッタリストＭｉｄｄｌｅＳを作成する。また、画像処理部１４１ｂは、中スパッタリストＭｉｄｄｌｅＳで特定されるスパッタＳＰの数を、中程度の大きさのスパッタＳＰのスパッタ数Ｍとして特定する。
【００４１】
続いて、（Ｓ１１１）で、画像処理部１４１ｂは、第３のスパッタリストＬｉｓｔＧｌを、そのまま大スパッタリストＬａｒｇｅＳとするとともに、当該大スパッタリストＬａｒｇｅＳで特定されるスパッタＳＰの数を、大きいスパッタＳＰのスパッタ数Ｌとして特定する。
【００４２】
次に、（Ｓ１１２）で、画像処理部１４１ｂが、（Ｓ１０５）〜（Ｓ１１１）の処理をまだ行っていないマスク処理後画像（フレーム）が記憶部１４１ａに残っているか否かを判定する。そして、残っている場合には、（Ｓ１０５）に戻る一方、残っていない場合には、（Ｓ１１３）に進む。
【００４３】
（Ｓ１１３）では、画像処理部１４１ｂが、スパッタ数Ｓ，Ｍ，Ｌの合計を合計スパッタ数Ｔとして特定する。さらに、画像処理部１４１ｂは、各入力画像に対し、画像の左上の隅にフレーム番号、及び合計スパッタ数Ｔの表示を付与する加工と、小スパッタリストＳｍａｌｌＳで特定されるスパッタＳＰを青色の矩形状の枠Ｆ１で囲み、中スパッタリストＭｉｄｄｌｅＳで特定されるスパッタＳＰを黄色の矩形状の枠Ｆ２で囲み、かつ大スパッタリストＬａｒｇｅＳで特定されるスパッタＳＰを赤色の矩形状の枠Ｆ３で囲む加工とを施し、図１０に例示する加工画像Ｉを生成する。なお、図１０中、青色の枠Ｆ１を二重線、黄色の枠Ｆ２を実線、赤色の枠Ｆ３を破線で示す。また、図１０中、Ａ’は、アークＡの光自体と、アークＡの光に照らされたワーク１７０、溶接治具及びヒュームとが写り込んだ領域を示す。当該領域Ａ’がマスク処理によってマスク領域とされるので、スパッタＳＰ以外の物がスパッタＳＰとして誤検出されるのを抑制でき、スパッタＳＰの数のより正確な特定が可能になる。また、（Ｓ２０１）〜（Ｓ２０４）において、アーク溶接時にワーク１７０を撮影した複数の入力画像に基づいてマスク領域を決定するので、ワーク１７０や溶接治具等、スパッタＳＰとして誤検出されやすい物のビデオカメラ１２０に対する相対位置が固定されていない場合でも、スパッタＳＰ以外の物がスパッタＳＰとして誤検出されるのをより確実に抑制できる。
【００４４】
（Ｓ１１４）では、ディスプレイ１４２が、（Ｓ１１３）で生成された加工画像Ｉを表示する。ユーザは、ディスプレイ１４２に表示された合計スパッタ数Ｔを参照することにより、ワーク１７０と溶接ワイヤ１６０との間に印加する電圧値等の溶接条件の適否を判定する。ユーザは、溶接条件を不適切と判定した場合には、大きいスパッタＳＰの数を減らすように溶接条件を変更し、（Ｓ１０１）〜（Ｓ１１４）の処理を再度実行する。また、このときディスプレイ１４２にスパッタＳＰがその大きさに応じた色の枠Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３を付して表示されるので、ユーザは、これら枠Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３を参照することにより、ディスプレイ１４２に表示されるスパッタ数Ｔの信頼性を判断できる。
【００４５】
したがって、本実施形態によると、（Ｓ１０５）〜（Ｓ１１１）において、画像処理部１４１ｂが、１つの入力画像（マスク処理後画像）だけを使用してスパッタＳＰの数を特定するので、特許文献１の如く複数の入力画像を使用してスパッタＳＰの数を特定する場合に比べ、処理を簡素化できる。また、１つの入力画像だけを使用してスパッタＳＰの数を特定でき、ビデオカメラ１２０として、撮影速度の速いビデオカメラが不要となるので、設備コストを削減できる。
【００４６】
また、一般に、ワーク１７０に小さいスパッタＳＰが固着しても、スパッタＳＰは金属ブラシ等で容易に除去できる一方、ワーク１７０に大きいスパッタＳＰが固着すると、スパッタＳＰはグラインダー等で研磨しないと除去できず、除去に要する工数が増大する。
【００４７】
本実施形態によると、（Ｓ１０６）〜（Ｓ１０８）において、画像処理部１４１ｂが、スパッタＳＰの検出を、スパッタＳＰが写っている複数枚の画像と、スパッタＳＰが写っていない複数枚の画像とを教師データとした教師あり学習によって生成された学習済みモデルを用いて行うので、黒以外の画素が複数個連続する部分を全てスパッタＳＰとして検出するようにした場合に比べ、シールドガスや装置の一部等、スパッタＳＰではないものをスパッタＳＰとして検出しにくい。したがって、誤検出の可能性を低減できる。
【００４８】
また、一般に、スパッタＳＰは大きい程重くなり、移動速度が低くなるので、１つの入力画像に写るスパッタＳＰの軌跡は、スパッタＳＰが大きい程短くなる。したがって、撮影範囲を狭くする場合でも、大きいスパッタＳＰが、小さいスパッタＳＰに比べて撮影範囲内に納まりやすく、大きいスパッタＳＰの検出漏れが発生しにくい。
【００４９】
なお、本実施形態では、（Ｓ１０５）で画像処理部１４１ｂがマスク処理後画像を一旦グレースケール画像に変換したが、マスク処理後画像をグレースケール画像に変換せず、マスク処理後画像から直接、明るさを示す画素値が所定の閾値を超える画素を特定画素として特定するようにしてもよい。
【００５０】
また、本実施形態では、（Ｓ１０６）〜（Ｓ１０８）において、学習済みモデルを用いてスパッタＳＰの検出を行ったが、黒以外の画素が複数個連続する領域を全てスパッタＳＰとして検出するようにしてもよい。また、黒以外の画素が第１の個数以上第２の個数（＞第１の個数）以下だけ連続する領域を全てスパッタＳＰとして検出するようにしてもよい。このようにした場合、黒以外の画素が第２の個数を超えて連続する領域をスパッタＳＰとして検出しないので、スパッタＳＰではないものがスパッタＳＰとして誤検出されるのを防止できる。
【００５１】
また、本実施形態では、入力画像に対し、検出したスパッタＳＰに枠Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３付ける加工を施して加工画像Ｉとしたが、枠Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３以外の目印を付ける加工を施して加工画像Ｉとするようにしてもよい。
【００５２】
また、本実施形態では、コンピュータ本体１４１の画像処理部１４１ｂが、入力画像を含む動画をカードリーダ１５０から受信したが、他の情報伝達装置から受信するようにしてもよい。
【００５３】
また、本実施形態では、溶接ロボット１１０を使用するアーク溶接に本発明を適用したが、本発明は、溶接トーチの操作を手作業で行う場合にも適用できる。
【００５４】
また、本実施形態では、ワーク１７０と溶接ワイヤ１６０との間に印加される電圧がパルス電圧でない場合に本発明を適用したが、本発明は、ワーク１７０と溶接ワイヤ１６０との間に印加される電圧がパルス電圧である場合にも適用できる。
【００５５】
また、本実施形態では、（Ｓ１０５）〜（Ｓ１０８）において、マスク処理後画像を用いてスパッタＳＰの検出を行った。しかし、一旦入力画像からスパッタＳＰを検出し、検出したスパッタＳＰのリストから、マスク領域に位置するスパッタＳＰを省くことにより、入力画像におけるマスク領域を省いた領域に対するスパッタＳＰの検出を行うようにしてもよい。
【００５６】
また、本実施形態では、入力画像に対し、フレーム番号及び合計スパッタ数Ｔの表示だけを付与する加工を施して加工画像Ｉとしたが、フレーム番号及び合計スパッタ数Ｔに加え、スパッタ数Ｓ，Ｍ，Ｌの表示を付与する加工を施して加工画像Ｉとしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００５７】
本発明の溶接条件設定支援装置は、設備コストを削減でき、所定の大きさよりも大きいスパッタを減らすことが容易になり、かつスパッタではない物がスパッタとして誤検出されるのを抑制でき、ワークと電極との間に電圧を印加することでワークと電極との間にアークを発生させてアーク溶接を行う際に溶接条件の設定を支援する装置として有用である。
【符号の説明】
【００５８】
１４０      コンピュータ（溶接条件設定支援装置）
１４１ａ    記憶部 
１４１ｂ    画像処理部
１４２      ディスプレイ（表示部）
１６０      溶接ワイヤ（電極） 
１７０      ワーク
Ａ          アーク
ＳＰ        スパッタ
Ｉ          加工画像
Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３          枠（目印）
【図１】
2020142265.tif 000003
【図２】
2020142265.tif 000004
【図３】
2020142265.tif 000005
【図４】
2020142265.tif 000006
【図５】
2020142265.tif 000007
【図６】
2020142265.tif 000008
【図７】
2020142265.tif 000009
【図８】
2020142265.tif 000010
【図９】
2020142265.tif 000011
【図１０】
2020142265.tif 000012