(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
溶接の品質を監視する監視方法であって、
前記溶接の品質の評価を判定するために、確率統計モデルを実施し、
前記確率統計モデルを実施することが、
前記溶接の形状測定データおよび温度データを使用して、前記溶接の品質を評価するための確率統計モデルを定義する第１の段階と、
前記確率統計モデルを使用して前記溶接の品質を評価する第２の段階と、を含み、
前記確率統計モデルが、ロジスティック回帰式のモデルであり、
前記溶接の品質を評価することが、機械的強度の測定値Ｔｉ，ｊと特定の機械的強度の基準ＣｄＣとの比較結果および機械的強度が前記基準ＣｄＣ以下である確率に基づいて、前記溶接の品質を「適合」、「不適合」または「不明確」のうちの１つに分類することを含む、監視方法。
【請求項２】
前記分類することは、
前記比較結果が、前記測定値Ｔｉ，ｊ＞前記基準ＣｄＣを示し、前記確率が閾値以下の場合、前記溶接の品質を「適合」に分類し、
前記比較結果が、前記測定値Ｔｉ，ｊ＞前記基準ＣｄＣを示し、前記確率が閾値を超える場合、前記溶接の品質を「不明確」に分類し、
前記比較結果が、前記測定値Ｔｉ，ｊ＜前記基準ＣｄＣを示す場合、前記溶接の品質を「不適合」に分類する、請求項１に記載の監視方法。
【請求項３】
前記溶接の品質は、溶接中にリアルタイムで測定された前記データの平均値の変化点を経由する平滑化によって評価される、請求項１に記載の監視方法。
【請求項４】
前記第１の段階が、以下のステップ
−溶接試験を実行するステップと、
−これらの溶接に関するデータを取得するステップと、
−前記溶接試験の品質評価を行うステップと、
−これらのデータを平滑化するステップであって、前記平滑化が、平均値の変化点により実行されるステップと、
−前記平滑化データを圧縮し、説明変数を抽出するステップであって、前記変数が、前記平滑化データの経験的分布関数の特性を示す変位値に対応するステップと、
−前記説明変数を使用して前記モデルのパラメータを定義するステップと
のうちの少なくとも１つを含む、請求項１から３のいずれか１項に記載の監視方法。
【請求項５】
前記第２の段階が、以下のステップ、
−溶接を生成するステップと、
−前記溶接に関するデータを取得するステップと、
−これらのデータを平滑化するステップであって、前記平滑化が、平均値の変化点により実行されるステップと、
−前記平滑化データを圧縮し、説明変数を抽出するステップであって、前記変数が、前記平滑化データの経験的分布関数の特性を示す変位値に対応するステップと、
−前記モデルを使用するステップと
−前記溶接の品質を評価するステップと
のうちの少なくとも１つを含む、請求項１から４のいずれか１項に記載の監視方法。
【請求項６】
請求項１から５のいずれか１項に記載の方法のステップを実施するコンピュータ・プログラム・コード手段を含むコンピュータプログラムが記録された、計算機により読み取り可能なデータ記録媒体。
【請求項７】
溶接の品質を監視する監視装置（１）であって、
前記溶接の形状測定データおよび温度データを測定するセンサ（７）と、
前記溶接の品質の評価を判定するために、確率統計モデルを実施する論理処理ユニット（８）と、を備え、
前記確率統計モデルを実施することが、
前記溶接の形状測定データおよび温度データを使用して、前記溶接の品質を評価するための確率統計モデルを定義する第１の段階と、
前記確率統計モデルを使用して前記溶接の品質を評価する第２の段階と、を含み、
前記確率統計モデルが、ロジスティック回帰式のモデルであり、
前記溶接の品質を評価することが、
機械的強度の測定値Ｔｉ，ｊと特定の機械的強度の基準ＣｄＣとの比較結果および機械的強度が前記基準ＣｄＣ以下である確率に基づいて、前記溶接の品質を「適合」、「不適合」または「不明確」のうちの１つに分類する、
監視装置（１）。
【請求項８】
前記分類することは、
前記比較結果が、前記測定値Ｔｉ，ｊ＞前記基準ＣｄＣを示し、前記確率が閾値以下の場合、前記溶接の品質を「適合」に分類し、
前記比較結果が、前記測定値Ｔｉ，ｊ＞前記基準ＣｄＣを示し、前記確率が閾値を超える場合、前記溶接の品質を「不明確」に分類し、
前記比較結果が、前記測定値Ｔｉ，ｊ＜前記基準ＣｄＣを示す場合、前記溶接の品質を「不適合」に分類する、請求項７に記載の監視装置（１）。
【請求項９】
前記溶接の品質は、溶接中にリアルタイムで測定された前記データの平均値の変化点を経由する平滑化によって評価される、請求項７に記載の監視装置（１）。
【請求項１０】
請求項７に記載の監視装置と、溶接装置（１２）とを含む、溶接設備（１１）。
【請求項１１】
コンピュータ上でプログラムが起動するとき、請求項１から５のいずれか１項に記載の方法のステップを実行するように適合されたコンピュータ・プログラム・コード手段を含むコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、溶接の品質を監視するための方法およびこの方法の実施を可能にする装置に関する。本発明はまた、かかる溶接の品質を監視する方法を実施する装置に関する。本発明はさらに、この方法の実施に好適なコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
溶接、または溶接ビードは、適切に生成された場合、２つの部品（特に、２つの金属または熱可塑性プラスチック部品）の強固でかつ信頼性の高い接合を達成する、産業界で広く用いられている手段である。溶接によって達成される接合の性能および信頼性を高水準で確保するためには、溶接品質の厳密かつ徹底した監視が不可欠である。
【０００３】
監視後に溶接された接合部が使用不能となる破壊的監視および監視後も溶接された接合部が使用可能である非破壊的監視という２つの対照的な監視のカテゴリが存在する。
【０００４】
非破壊的監視の中でも、溶接ビードの監視は、既知のように、作業員の目視検査により、または、いわゆる形状測定モニターによる自動方式での光学検査により行われる。形状測定は、表面のプロファイル、この場合、溶接部の表面を判定することを含む測定方式である。形状測定監視は効果的であるが、溶接ビードの外観に関する情報を提供するだけである。外観だけではレーザビードの適合性を検証するのに十分ではない。さらに、熱可塑性プラスチック部品を溶接する場合には、外観の変更が生じない。
【０００５】
溶接の温度解析（高温測定）、より正確には、溶接中の材料の温度解析でも、溶接の品質を監視することができる。温度を表す信号（以下、温度信号と呼ぶ）は、溶接において起こり得る欠陥を検出する、または、実際にそれに伴って発生した欠陥の種類を特定する目的で解析される。溶接温度の測定を可能にする様々な手段が知られている。第１の既知の手段は、観測領域の温度を表す画像を提供する赤外線熱カメラを含み、画像の解析および処理が、溶接で起こり得る欠陥を識別する目的で行われる。溶接ビードの溶融金属の温度の収集を可能にする第２の既知の手段は、光高温計である。光高温計は、要素により放出される熱放射をセンサで感知し、この要素の温度を表す信号を提供できる装置である。
【０００６】
上述の２種類の非破壊的監視を実施するために、溶接の様々な特性に警戒閾値を設定することにより、溶接の適合性の判定が行われる。警戒閾値の定義では、溶接を「適合」、「不明確」および「不適合」の分類に厳格に分けることはできない。
【０００７】
溶接の品質を監視する方法では、溶接が適合しているか不適合であるかを判定するために熱データの取得および処理が行われるが、この方法は、例えば、特許文献１および特許文献２で知られている。
【０００８】
また、溶接の品質を監視する方法は、特許文献３で知られており、この方法では、溶接部で生み出された放熱を検出し、溶接の品質を評価するために平均値および標準偏差を使用する。次いで、新しい溶接の各々を調査して、平均値および標準偏差の関数として、溶接をどのように評価すべきかを確認する。この方法では、溶接熟練者がパラメータを提供しなければならないことに注意するべきである。その上、この方法には訓練がない、それゆえ、これを実施する作業員の側に豊富な知識が必要となる。ここでは、溶接の各々は、１組の平均値および標準偏差によってのみ特徴付けられる。この方法は、金属材料の溶接にのみ適用される。
【０００９】
さらに、溶接の品質を監視する方法（この方法では、溶接部で生み出された放熱が検出される）が、特許文献４で知られている。溶接の品質評価は信号のフーリエ変換を解析することにより行われ、これにより、孔がある場合には、その存在を知らせるスプリアス周波数を判定することができる。この方法は、金属材料の溶接にのみ適用可能である。しかも、これを工業的に実施することは難しい。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】欧州特許第１２７５４６４号明細書
【特許文献２】欧州特許第１３６１０１５号明細書
【特許文献３】欧州特許第１７６７３０８号明細書
【特許文献４】欧州特許第１５５５０８２号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
本発明の目的は、上記問題の改善を可能にし、かつ従来技術から知られる溶接の品質を監視する方法を改良した溶接の品質を監視する方法を提供することである。特に、本発明は、溶接の品質評価のロバスト性の向上を可能にし、かつ（金属材料に限らず）種々の材料で実施できる品質監視方法を提案することである。本発明はさらに、このような方法を実施できる品質監視装置に関する。より具体的には、本発明は、溶接部内側の品質を評価できる、リアルタイムで監視するための手段に関する。本発明はさらに、この方法の実施を可能にするコンピュータプログラムに関する。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明によれば、溶接の品質を監視する方法は、溶接の品質の評価を判定するために、確率統計モデルを実施することを特徴とする。
【００１３】
この統計モデルは、ロジスティック回帰式のモデルであってもよい。
【００１４】
モデルの実施により、溶接の品質を「適合」、「不適合」または場合により「不明確」と評価することができる。
【００１５】
このモデルは、溶接の品質を「不適合」または「おそらく適合」と評価するために実装された第１のモジュールと、溶接の品質を「適合」または「不明確」と評価するために実装された第２のモジュールとを含むことができる。
【００１６】
この方法は、溶接の品質を評価するためのモデルを定義する第１の段階と、評価モデルを使用して溶接の品質を評価する第２の段階とを含むことができる。
【００１７】
第１の段階では、溶接の形状測定データおよび／または溶接の温度データを使用可能であり、かつ第２の段階では溶接の形状測定データおよび／または溶接の温度データを使用可能である。
【００１８】
第１の段階は、以下のステップ
−溶接試験を実行するステップと、
−これらの溶接に関するデータを取得するステップと、
−溶接試験の品質評価を行うステップと、
−これらのデータを平滑化するステップであって、この平滑化が、例えば、平均値の変化点により実行されるステップと、
−平滑化データを圧縮して、説明変数を抽出するステップであって、これらの変数が、例えば、平滑化データの経験的分布関数の特性を示す変位値に対応するステップと、
−説明変数を使用してデルのパラメータを定義するステップと
のうちの少なくとも１つを含むことができる。
【００１９】
第２の段階は、以下のステップ、
−溶接を生成するステップと、
−溶接に関するデータを取得するステップと、
−これらのデータを平滑化するステップであって、この平滑化が、例えば、平均値の変化点により実行されるステップと、
−平滑化データを圧縮して、説明変数を抽出するステップであって、これらの変数が、例えば、平滑化データの経験的分布関数の特性を示す変位値に対応するステップと、
−モデルを使用するステップと、
−溶接の品質を評価するステップと
のうちの少なくとも１つを含むことができる。
【００２０】
本発明はまた、上記で定義された方法のステップを実施するコンピュータ・プログラム・コード手段を含むコンピュータプログラムが記録された、計算機により読み取り可能なデータ記録媒体に関する。
【００２１】
本発明によれば、溶接の品質を監視する装置が、上記で定義された方法を実施するハードウェアおよび／またはソフトウェア手段を含む。
【００２２】
本発明によれば、溶接設備が、上記で定義された監視装置と溶接装置とを含む。
【００２３】
本発明はまた、コンピュータ上でプログラムが起動したとき、上記で定義された方法のステップを実行するように適合されたコンピュータ・プログラム・コード手段を含むコンピュータプログラムに関する。
【００２４】
添付図面では、例示により、本発明による品質を監視する方法の実行モードおよび本発明による品質を監視する装置の実施形態を示している。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】図１は、溶接試験を適合、不適合または不明確と設定することができる統計的条件の特定の例を示す図である。
【図２】図２は、本発明による品質を監視する方法の実施形態のステップを実施することによる、溶接の特性を示すデータおよびこれらの特性データから得られたプラトーを表す一組のグラフである。
【図３】図３は、本発明による品質を監視する方法の実施形態のステップを実施することによる、データおよびこれらのデータから得られたプラトーを表すグラフである。
【図４】図４は、本発明による品質を監視する方法の実施形態のステップを実施することによる、形状測定データおよびこれらのデータから得られたプラトーを表す別のグラフである。
【図５】図５は、本発明による品質を監視する方法の実施形態のステップを実施することによる、データおよびこれらのデータから得られたプラトーを表すさらに別のグラフである。
【図６】図６は、圧縮が線形補間により実行された、平滑化データを圧縮する技術を示すグラフである。
【図７】図７は、図４の平滑化データに加えられた、図６の平滑化データを圧縮する技術を示すグラフである。
【図８】図８は、溶接の品質を判別するための論理を説明する決定流れ図である。
【図９】図９は、ロジスティックモデルによる、一連の１０個の観測値およびこれらの１０個の観測値と関連する応答の例である。
【図１０】図１０は、溶接作業における様々な因子の効果を放物線補間による方式で検証した、ビードの品質に関する訓練技術を示すグラフである。
【図１１】図１１は、溶接作業における様々な因子の効果を放物線補間による方式で検証した、ビードの品質に関する訓練技術を示すグラフである。
【図１２】図１２は、本発明による品質を監視する方法の第１の段階の例示的な実行のフローチャートである。
【図１３】図１３は、本発明による品質を監視する方法の第２の段階の例示的な実行のフローチャートである。
【図１４】図１４は、本発明による品質を監視する装置の実施形態の図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
本発明によれば、溶接の品質を監視する方法が、２つの段階：
−溶接の品質を評価するための論理またはモデルを定義する第１の段階と
−評価論理または評価モデルを使用して溶接の品質を評価する第２の段階とを含む。
【００２７】
本発明による溶接の品質を監視する方法の実施形態を以下に詳細に説明する。
【００２８】
かかる溶接の品質を監視する方法を工業化するには、その方式を実施する手段が以下の２種類の利用者に利用可能である必要がある：
・上記第１の段階を担う、つまり、溶接を評価するために評価論理を定義する、換言すれば、溶接を判別するためのモデルを定義するエンジニア／技術者。
・上記第２の段階を実施する、つまり、評価論理または判別モデルを使用するこの方法の利用者。通常、利用者は工場のような生産現場に居る。
【００２９】
第１の段階の第１のステップでは、溶接試験を実行した後、これらの溶接試験は、引張強度の測定値などの機械的強度の測定値Ｔｉ，ｊおよび仕様書によって示された機械的強度の基準ＣｄＣ基づいて以下の３つのカテゴリ：「適合」、「不明確」および「不適合」のうちの１つに分類される。
【００３０】
溶接試験を３つに分類する可能性、例えば
１）試験ｉ  適合ビードｊ：
0006005638.tif 000002
２）試験ｉ  不明確な（ビードが上限値にあり、かつ推定された不適合率ＴＮＣ＞１０％）ビードｊ：
0006005638.tif 000003
３）試験ｉ  不適合ビードｊ：
0006005638.tif 000004
がある。
【００３１】
これらの３つのカテゴリは、図１に示されている。
【００３２】
各試験に対するｎ＝５の測定値（好ましくは、それ以上）のサンプルに基づき：
−以下の場合、試験ｉは適合していると宣言される：
0006005638.tif 000005
0006005638.tif 000006
＝１０％＞の（ｎ−１）の自由度でのスチューデントの法則（Ｓｔｕｄｅｎｔ’ｓ  ｌａｗ）の変位値
0006005638.tif 000007
−推定された不適合率ＴＮＣが１０％より大きい場合（つまり、次式の場合）、試験ｉは不明確であると宣言される：
0006005638.tif 000008
−次式の場合、試験ｉは不適合であると宣言される：
0006005638.tif 000009
【００３３】
第２のステップでは、方式、例えば、ヒンクリーの検定（Ｈｉｎｋｌｅｙ’ｓ  ｔｅｓｔ）が、平均値の変化点による平滑化を行うために実行される。
【００３４】
変化点による平滑化の目的は、溶接中にリアルタイムで測定された、高温測定および形状測定特性の信号における異常（例えば、孔）を検出することである。例えば、測定はレーザカメラによって行われる。
【００３５】
溶接ビードに関して、変化点による解析（図２を参照）は、
１）形状測定では、ビードの特性を示す測定信号、例えば溶融プールの深さまたは幅、
２）高温測定では、温度ｉ（℃）の測定値Ｘｉに関する。
【００３６】
レーザカメラにより測定された形状測定および高温測定信号の平均値の変化点を検出することによる平滑化は、生産現場内の品質管理モニターにより目視で見つけることができる孔などの起こり得る異常を診断すること、そのほかに、信号のスプリアス「自然変動」をフィルタリングすることを目的としている。信号の測定回数は、ビードの長さおよびサンプリング周波数により決定する。
【００３７】
ヒンクリーの方式は、ガウス分布と仮定される（ａｓｓｕｍｅｄ  Ｇａｕｓｓｉａｎ）ｎ個の観測値のウィンドウの範囲で、平均値の変化点を検出するための最大尤度に基づいている。
【００３８】
平均値μｏおよび分散σ２を有するガウス分布と仮定されるｎ個の観測値｛Ｘ１，…．，Ｘｎ｝のウィンドウを検討する。ヒンクリーの検定では、分散が観測値Ｘｒで一定であると仮定して平均値の変化点の出現（ａｐｐｅａｒａｎｃｅ）を検定する。
0006005638.tif 000010
【００３９】
標準偏差σは、例えば２つの独立した推定量１）低中心の（ｒｅｄｕｃｅｄ  ｃｅｎｔｅｒｅｄ）ガウス法則（ロバスト推定量）から生じる２つの観測値の平均幅（１．１２８）に対して取られる、２つの連続する測定値
0006005638.tif 000011
の幅
0006005638.tif 000012
の平均値、
２）２つの連続する測定値
0006005638.tif 000013
の分散
0006005638.tif 000014
の平均の平方根の平均として、ｎ個の測定値｛Ｘ１，…．，Ｘｎ｝に基づいて予め推定される。
0006005638.tif 000015
【００４０】
次に、最も可能性の高い潜在的な折れ点（ｐｏｔｅｎｔｉａｌ  ｂｒｅａｋ  ｐｏｉｎｔ）ｒが求められる。
【００４１】
尤度比ＲＶは、ウィンドウ｛Ｘ１，…．，Ｘｎ｝内に記述されてもよい：
0006005638.tif 000016
【００４２】
ｎ個の測定値のウィンドウの端の変化点に罰則を付与（ｐｅｎａｌｉｚｅ）するために、この尤度比は次式により重み付けされる：
0006005638.tif 000017
【００４３】
これにより（むしろウィンドウの中心の）長いプラトーでの変化点を求め、対象としないサイズ１のプラトーを生じさせる、測定誤差による異常な変化点または特定範囲外のデータを排除することができる。
【００４４】
量Ｌｏｇ（ＲＶＰ）を最大化する潜在的な折れ点２≦ｒ≦ｎが保持される。必ず１つ存在する；問題は関連性の有無を把握することである。
【００４５】
次に、折れ点を検証するステップが実施される。
平均値（μ１＝μ２）の同等性の検定では、潜在的な折れ点ｒでの平均値が等しいという仮説Ｈｏを採択または棄却することができる。
Ｈｏの下、
0006005638.tif 000018
0006005638.tif 000019
である場合→Ｈｏを棄却する（変化点がある）
Ｈｏを採択する場合、変化点がない
（つまり、
0006005638.tif 000020
である場合）
Ｕ＝低中心の正規則。
【００４６】
その後、検出は、ｋ個の測定値（例えばｋ＝５）を付け加えることにより継続される。
変化点が有効である場合（Ｈｏが棄却される）、プラトーは数列｛１，…，ｒ−１｝で終了し、検出手順は、新しい数列ｋ＝５の測定値｛Ｘｎ＋１，…Ｘｎ＋ｋ｝を付け加えることにより繰り返される、換言すれば、新しい変化点が一連の｛Ｘｒ，…Ｘｎ，Ｘｎ＋１，…Ｘｎ＋ｋ｝で求められる（つまり、それがデータの終了まで行われる）。
【００４７】
変化点が無効である場合（Ｈｏが採択される）、検出手順は、新しい数列ｋ＝５の測定値｛Ｘｎ＋１，…Ｘｎ＋ｋ｝を付け加えることにより繰り返される、換言すれば、新しい変化点が一連の｛Ｘ１，…Ｘｎ，Ｘｎ＋１，…Ｘｎ＋ｋ｝で求められる（つまり、それがデータの終了まで行われる）。
【００４８】
上記ステップの例示的な実施形態を以下に説明する。
【００４９】
ガウス分布と仮定される一連のｎ＝１１の観測値｛Ｘ１，…．，Ｘｎ｝を検討するが、これらの観測値については以下の表にまとめる。
【００５０】
【表１】
0006005638.tif 000021
【００５１】
標準偏差の２つの独立した推定の平均推定量として、σ＝０．５３１を採用する：
・低中心のガウス法則から生じる２つの観測値の平均幅（１．１２８）に対して取られる、２つの連続する測定値｛Ｘ２ｉ，Ｘ２ｉ−１｝の幅Ｗｉの平均値（０．５１５）、
・２つの連続する測定値｛Ｘ２ｉ，Ｘ２ｉ−１｝の分散Ｓ２ｉの平均の平方根（０．５４８）。
【００５２】
ｋ個の測定値（ｋ＝５）の第１のウィンドウが解析される。
すなわち、ｎ＝５の観測値｛Ｘ１，…．，Ｘｎ｝の第１のウィンドウ：
【００５３】
【表２】
0006005638.tif 000022
【００５４】
重み付き尤度比の最大値はＬＰＲＶ＝０．６３４７であり、潜在的な折れ点ｒはｒ＝５に決まる。
したがって、検定値
0006005638.tif 000023
は２．８１６７であり、平均値が等しい（変化点なし）という仮説Ｈｏが採択される（Ｔ＜Ｕ−１（１−α／２）＝３）。
【００５５】
その後、ｋ個の測定値ｋ＝５の第２のウィンドウが解析される。
第２のウィンドウは、ｎ＝１０の観測値｛Ｘ１，…．，Ｘｎ｝を含む：
【００５６】
【表３】
0006005638.tif 000024
【００５７】
重み付き尤度比の最大値はＬＰＲＶ＝４．９２４３であり、潜在的な折れ点ｒはｒ＝５に決まる。
したがって、検定値
0006005638.tif 000025
は６．４０５であり、平均値が等しい（変化点なし）という仮説Ｈｏが棄却される（Ｔ＞＞Ｕ−１（１−α／２）＝３）。
【００５８】
プラトーは数列｛１，…，ｒ−１｝で終了し、その平均値はμ１＝−１．２６と推定された。
【００５９】
その後、ｋ個の測定値（ｋ＝１）を付け加えた後、点ｒ＝５に基づき、第３のウィンドウが解析される。
【００６０】
検出手順は、新しい数列ｋ＝１の測定値（最後の）｛Ｘｎ＋１｝を付け加えることにより繰り返される、換言すれば、新しい変化点が一連の｛Ｘｒ，…Ｘｎ，Ｘｎ＋１｝の７個の測定値で求められる。
【００６１】
【表４】
0006005638.tif 000026
【００６２】
重み付き尤度比の最大値はＬＰＲＶ＝０．０６７５であり、潜在的な折れ点ｒはｒ＝６に決まる。
したがって、検定値
0006005638.tif 000027
は１．０５０４であり、平均値が等しい（変化点なし）という仮説Ｈｕｎが採択される（Ｔ＜Ｕ−１（１−α／２）＝３）。
【００６３】
そのとき、プラトーの平均値はＨｏ＝０．９３２であり、平滑化が終了する。
【００６４】
観測値Ｘｉおよび得られたプラトーは、図３のグラフで表されている。
【００６５】
図４のグラフは、変化点による平滑化がビードの形状測定の一連の１２３個の測定値Ｘｉで行われた、溶接ビードの特性の別の例を示している。特性の測定値およびプラトーによる平滑化が表されている。
【００６６】
図５のグラフは、プラトーの真の平均値が必然的に分かる、実際の標準偏差σ＝０．５を有する８５個のガウス分布測定値のシミュレーションにおいて、変化点を検出する計算のさらに別の例を示している。推定プラトーと真のプラトーとが類似していることが分かる。
【００６７】
上述のように、変化点の検出は、溶接ビードに対応する高温測定および形状測定信号に対して実行される。より具体的には、ビードを表さないデータすべて、すなわち、ビードを溶接する前または後に考慮されるデータのすべてを排除することが好ましい。実践および連続使用では、この排除段階は不要である。実際に、高温測定および形状測定信号は、溶接段階中にのみ記録される。
【００６８】
変化点による平滑化に続いて、ロジスティック判別モデルの説明変数｛Ｘ１％，Ｘ５％，…．，Ｘ９５％，Ｘ９９％｝を抽出するために、高温測定または形状測定信号が圧縮される。
【００６９】
図４のプラトーの曲線により示す通り、測定値｛Ｘ１，…．，Ｘｎ｝の変化点を検出することで、先に平滑化された高温測定または形状測定信号のプラトーの平均値に対応するガウス分布と仮定される、ｎ個の観測値｛＿Ｘ１，…．，＿Ｘｎ｝のウィンドウを検討する。
【００７０】
変化点｛＿Ｘ１，…．，＿Ｘｎ｝によって平滑化された信号を圧縮するために、
１．  変化点｛＿Ｘ１，…．，＿Ｘｎ｝によって平滑化されたデータの経験的分布関数ＣｄＦＥを構成する：
１．１．  ｎ個の観測値｛＿Ｘ１，…．，＿Ｘｎ｝を昇順に並べ替える。
１．２．
0006005638.tif 000028
を計算する。ここでｉが並べ替え後の観測値＿Ｘｉのランクである。
２．  ｐ％レベルでの経験的分布関数の確率ｐ−％およびｐ＋％の変位値［Ｘｐ−％，Ｘｐ＋％］間の線形補間により、確率ｐ＝１％，５％，…．，９９％の変位値｛Ｘ１％，Ｘ５％，Ｘ１０％，Ｘ１５％，…．，Ｘ９５％，Ｘ９９％｝を抽出する。
【００７１】
例：閾値ｐ＝７０％に関しては、図６に示す通り、線形補間により変位値Ｘ７０％＝−０．１２０４が推定される縦座標［ｐ−％，ｐ＋％］＝［６９．４５％，７０．２６％］において横座標点［Ｘｐ−％，Ｘｐ＋％］＝［Ｘ６９．４５％，Ｘ７０．２６％］＝［−０．１９０７５，−０．１０６９４］が選択される。
【００７２】
それゆえ、ＣｄＦＥに基づく変位値｛Ｘ１％，Ｘ５％，Ｘ１０％，Ｘ１５％，…．，Ｘ９５％，Ｘ９９％｝の抽出は、前述通りにかつ図７に示す通りに実行される。換言すれば、経験的分布関数ＣｄＦＥの「圧縮」が実行される。
【００７３】
以下のステップでは、溶接を判別するためのロジスティックモデルが定義される。
【００７４】
したがって、ロジスティックモデルは、ロジスティック回帰式である。ロジスティック回帰は統計的技術であり、その目的は、ｎ個の観測値のファイルを基にして、一連の連続する説明変数｛Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘｐ｝に基づき、（通常）２値のカテゴリ変数Ｙが取る値を予測できるモデルを生成することである。
【００７５】
ロジスティック回帰は、本発明の技術分野とは大きく離れた分野において、
・金融部門では、クレジットを割り当てる際にリスクのある群を検出するために、
・計量経済学では、選挙での投票行動を説明するために、
・医学分野では、医療分析により健常者に対する患者の識別が可能となる場合に、医療分析で得られた基準に基づく診断を確立するために使用されている。
回帰、特に線形回帰で知られる技術に対して、ロジスティック回帰は、被説明変数Ｙがカテゴリ的であることにより原則的に区別される。予測方式としては、ロジスティック回帰は判別分析に相当する。
その目的は、ビードの高温測定および形状測定信号の圧縮により生じる２１個の定量的変数｛Ｘ１％，Ｘ５％，Ｘ１０％，Ｘ１５％，…．，Ｘ９５％，Ｘ９９％｝を活用して、
ａ）引張機械強度に関連する応答ＹＮＣ／Ｃに対してのＹｅｓ（１：ビードが不適合である）またはＮｏ（０：ビードがおそらく適合している）の確率、および
ｂ）引張機械強度に関連する応答ＹＩ／Ｃに対してのＹｅｓ（１：ビードが不明確である）またはＮｏ（０：ビードが適合している）の確率を予測することである。
【００７６】
これは、２１個の変数｛Ｘ１％，Ｘ５％，Ｘ１０％，Ｘ１５％，…．，Ｘ９５％，Ｘ９９％｝および定数項（すなわち、ｐ＋１＝２２のパラメータβｉを有するモデル）の関数として、２値の応答変数Ｙ（１  ビードが不適合である／０  ビードが適合している）をモデル化することに相当する：
Ｙｉ＝βｏ＋β１．Ｘ１％＋β２．Ｘ５％＋…＋β２１．Ｘ９９％＋
εｉ  Ｙｉ＝０または１（ｉ＝１，…，ｎかつεｉ＝Ｎ（０，σ２）の場合）。
ロジスティックモデリングよって良好な結果が得られる。ここでは、説明変数｛Ｘ１％，Ｘ５％，Ｘ１０％，Ｘ１５％，…，Ｘ９５％，Ｘ９９％｝をビードの長さの５％程度を表す値に例える。
ロジスティックモデルは、例えば、２つのロジスティックサブモデル｛ＹＮＣ／Ｃ，ＹＩ／Ｃ｝を含む。ロジスティックモデルはまた、２つ未満のロジスティックサブモデルまたは２つより多くのロジスティックサブモデルを含むことができる。
【００７７】
ロジスティックモデルは、上述で定義した先の方式により圧縮された、ビードの特性を示す信号（高温測定信号または測定形状信号）に適用される。
【００７８】
ビードの適合または不適合に関する決定規則は上述で説明済みであり、また、これを図８の流れ図により図示する。
【００７９】
ロジスティック回帰は、従来の線形回帰とは根本的に異なる。従来の線形回帰モデルでは：
Ｙｉ＝Ｘｉ．Ｂ＋εｉ    Ｙｉ＝０または１（ｉ＝１，…，ｎ  εｉ＝Ｎ（０，σ２）の場合）
Ｅ（εｉ）＝０なので、Ｅ（Ｙｉ）＝Ｘｉ．β、ここでＥは数学的期待値である。
また、反応Ｙｉが２値であり、ベルヌーイの法則Ｂ（ｐ）に従うとき、次式を有する：
Ｐ（Ｙｉ＝１）＝ｐｉかつＰ（Ｙｉ＝０）＝１−ｐｉ、ここでｐｉ∈［０，１］
それゆえ、Ｅ（Ｙｉ）＝１ｘｐｉ＋０ｘ（１−ｐｉ）＝ｐｉ  したがって、Ｅ（Ｙｉ）＝Ｘｉ．β＝ｐｉ。
【００８０】
Ｙｅｓ／Ｎｏ応答の線形モデルリングについては、ｐｉが間隔［０，１］内の値を取らなければならない確率を表す一方で、Ｅ（Ｙｉ）＝Ｘｉ．βが０と１の間の値を取るように制約されないという問題に直面する。２値の応答変数Ｙがモデル化された場合、関係式は大抵非線形になることが分かり、良好な結果が得られかつ数値的に操作し易い理由から、ロジスティック式の非線形関数を推奨する。
【００８１】
実際に、線形回帰の場合と同様に、ロジスティック回帰モデルは、次式により定義される：
Ｐ（Ｙｉ＝１｜Ｘｉ）＝Ｐ（Ｙｉ＞０）＝Ｐ（Ｘｉ．β＞−εｉ）＝Ｆ（Ｘｉβ）、上式でＦは−εｉのロジスティック分布関数である。
0006005638.tif 000029
0006005638.tif 000030
が準ゼロである、つまり、Ｘβが強い正の値（＞１０）である場合、Ｙ＝１であり、
0006005638.tif 000031
が準ゼロである、つまり、Ｘβが強い負の値（＜−１０）である場合、Ｙ＝０であることが分かる。
【００８２】
関係を説明するまたは予測（測定値Ｘに基づく新たなビードの評価Ｙ）の目的でモデルを使用するには、モデルのパラメータβを推定する必要がある。そのために、以下に詳述するように、ベクトルβを推定する目的で最尤方式（すなわち、最大確率方式）を使用することができる。（線形回帰については、並行して、一般的には最小二乗方式が用いられる。）
Ｖ（β）＝Πｉ＝１，ｎＰ（Ｙｉ＝ｙｉ｜Ｘｉ＝ｘｉ）＝ΠＰ（Ｙｉ＝１｜Ｘｉ＝ｘｉ）．ΠＰ（Ｙｉ＝０｜Ｘｉ＝ｘｉ）
ここで
0006005638.tif 000032
【００８３】
対数尤度は次式のように記述することができる：
0006005638.tif 000033
最大値は、偏導関数をゼロに設定することにより取得する：
ｄ（ｌｎ（Ｖ（β）））／ｄβ＝０
解析式がないので、推定量βは、数値的手法（勾配に基づく最適化）により取得する。
テイラー展開に基づく勾配法
0006005638.tif 000034
0006005638.tif 000035
の場合、解が最大値
Ｈ：ヘッセ行列Ｈ（ｐ，ｐ）（ベクトル
0006005638.tif 000036
が次式と推定されるｐ個のパラメータを有する場合）
0006005638.tif 000037
Ｇ：勾配ベクトル
0006005638.tif 000038
【００８４】
以下の各反復でのｐ個のパラメータβｉを必要とするので、これは複雑度（ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ）ｐ２の方式である：
・関数
0006005638.tif 000039
の計算
・導関数
0006005638.tif 000040
を推定するための関数
0006005638.tif 000041
のｐの計算
・二次導関数
0006005638.tif 000042
を推定するための関数
0006005638.tif 000043
のｐ（ｐ＋１）／２の計算。
【００８５】
ｋ＝２の連続する説明変数Ｘ１，Ｘ２およびｐ＝ｋ＋１のパラメータを有する
0006005638.tif 000044
型の例示的なロジスティックサブモデルの場合
【００８６】
以下の表および図９に示す通り、２つの連続する説明変数Ｘ１，Ｘ２および２値の応答ＹＮＣ／Ｃが利用可能であるｎ＝１０の観測値、ならびに応答ＹＮＣ／Ｃを予測する対象の２つの補足的観測値を検討する。
【００８７】
【表５】
0006005638.tif 000045
【００８８】
ロジスティック回帰モデル
0006005638.tif 000046
を構築するために、以下のステップが行われる：
【００８９】
第１のステップでは、説明変数Ｘ＝［１，Ｘ１，Ｘ２］の行列がフルランクであるかどうかを確認する。このためには、多重線形回帰Ｙ＝βｏ＋β１．Ｘ１＋β２．Ｘ２＋εが行われる。ｐ＝３のパラメータβのベクトルは、解析公式：β＝（Ｘ’Ｘ）−１．Ｘ’Ｙにより与えられる。
【００９０】
次元（ｎ＝１０，ｐ＝３）の行列Ｘは：
【表６】
0006005638.tif 000047
【００９１】
解は：
【００９２】
【表７】
0006005638.tif 000048
【００９３】
行列Ｘ’Ｘが可逆でない場合、それは１つまたは複数の変数Ｘ１，Ｘ２が他の変数の線形結合だからである。次いで、新しい測定値［Ｘ１，Ｘ２，ＹＮＣ／Ｃ］が、線形回帰によりパラメータの推定が可能になるまで収集される。
【００９４】
第２のステップでは、ロジスティックモデル
0006005638.tif 000049
の第１の反復を行う。
【００９５】
訓練サンプルのｎ＝１０の測定値を検討する、対数尤度
0006005638.tif 000050
を最大化する処理は、解
0006005638.tif 000051
で初期化される。
関数
0006005638.tif 000052
であり、それはいずれの観測値でも
0006005638.tif 000053
だからである。
収束
0006005638.tif 000054
および尤度関数の最適条件
0006005638.tif 000055
。
【００９６】
パラメータの初期ベクトル
0006005638.tif 000056
は：
ロジスティックモデルＹ＝１／（１＋ｅｘｐ（−（βｏ＋β１．Ｘ１＋β２．Ｘ２）））：
初期化
【００９７】
【表８】
0006005638.tif 000057
【００９８】
解ｆ（β）＝ｌｎ（尤度）＝ｌｎ（Ｖ（β））＝−ｎ．Ｌｎ（２）＝−１０．ｌｎ（２）＝−６．９３１４７。
・勾配（一次導関数）のパラメータのｐ＝３のベクトル
0006005638.tif 000058
は、ｈｉ＝０．００１で推定される。
・ヘッセ行列（二次導関数）のパラメータのｐ（ｐ＋１）／２＝６のベクトル
0006005638.tif 000059
は、ｈｉ＝ｈｊ＝０．００１で推定される。
【００９９】
【表９】
0006005638.tif 000060
【０１００】
【表１０】
0006005638.tif 000061
【０１０１】
【表１１】
0006005638.tif 000062
【０１０２】
関数ｆ（β）＝Σｉｌｎ（Ｐ（Ｙ＝Ｙｉ））、勾配Ｇ（β）とヘッセＨ（β）の成分は、応答ＹＮＣ／Ｃの値１／０に従う説明変数Ｘ１，Ｘ２に基づき、先の係数ベクトルに対して推定される。
【０１０３】
【表１２】
0006005638.tif 000063
【０１０４】
【表１３】
0006005638.tif 000064
【０１０５】
【表１４】
0006005638.tif 000065
【０１０６】
【表１５】
0006005638.tif 000066
【０１０７】
勾配ベクトルＧ（β）の成分は、次式により３つのパラメータに対して計算される：
0006005638.tif 000067
；ベクトルＧ（β）のノルムがゼロまたは１０−６未満である場合、またはヘッセ行列の行列式が準ゼロ（｜Ｄ｜＜１０−１８０である場合、収束（ひいては尤度の最大化）が達成される。
【０１０８】
【表１６】
0006005638.tif 000068
【０１０９】
【表１７】
0006005638.tif 000069
【０１１０】
第１の反復で、勾配Ｇ（β）はノルム１．６５６２を有する。
【０１１１】
ヘッセ行列Ｈ（β）を有する次元（ｐ，ｐ）の対称正方行列は、次式により計算される：
0006005638.tif 000070
【０１１２】
【表１８】
0006005638.tif 000071
【０１１３】
それが可逆であり（｜Ｄｅｔ（Ｈ）｜＜１０−１８０）、そのため、パラメータβ＝β−Ｈ−１．Ｇの新しいベクトルを計算する項Ｈ−１．Ｇを推定する。
【０１１４】
最終的なパラメータβ
【表１９】
0006005638.tif 000072
【０１１５】
第３のステップでは、ロジスティックモデルの第２の反復を行う。
0006005638.tif 000073
【０１１６】
関数ｆ（β）＝ｌｎ（尤度）＝ｌｎ（Ｖ（β））＝−１．５２８８と推定する先の解（上記の表）から開始する。
【０１１７】
ロジスティックモデルＹ＝１／（１＋ｅｘｐ（−（βｏ＋β１．Ｘ１＋β２．Ｘ２）））：反復２
【表２０】
0006005638.tif 000074
【０１１８】
尤度ｆ（β）は、先の推定（ｌｎ（Ｖ（β））＝−ｎ．ｌｎ（２）＝−６．９３１４７）よりも大きい。
【０１１９】
前述のように、
・勾配（一次導関数）のパラメータのｐ＝３のベクトル
0006005638.tif 000075
が、ｈｉ＝０．００１で推定され、
・ヘッセ行列（二次導関数）のパラメータのｐ（ｐ＋１）／２＝６のベクトル
0006005638.tif 000076
が、ｈｉ＝ｈｊ＝０．００１で推定される。
【０１２０】
【表２１】
0006005638.tif 000077
【０１２１】
関数ｆ（β）＝Σｉｌｎ（Ｐ（Ｙ＝Ｙｉ））、勾配Ｇ（β）とヘッセ行列Ｈ（β）の成分は、先の係数ベクトルの関数として、応答ＹＮＣ／Ｃの値１／０に従うデータに基づき推定される。
【０１２２】
【表２２】
0006005638.tif 000078
【０１２３】
勾配ベクトルＧ（β）の成分は、次式により３つのパラメータに対して計算される：
0006005638.tif 000079
ベクトルＧ（β）のノルムがゼロまたは１０−５未満である場合、収束（ひいては尤度の最大化）が達成される。
【０１２４】
ロジスティックモデルＹ＝１／（１＋ｅｘｐ（−（βｏ＋β１．Ｘ１＋β２．Ｘ２）））：反復２
【表２３】
0006005638.tif 000080
【０１２５】
【表２４】
0006005638.tif 000081
【０１２６】
第２の反復では、勾配はノルム０．４４４５２を有する。
【０１２７】
ヘッセ行列Ｈ（β）を有する次元（ｐ，ｐ）の対称正方行列は、次式により計算される：
0006005638.tif 000082
【０１２８】
【表２５】
0006005638.tif 000083
【０１２９】
それが可逆である（｜Ｄｅｔ（Ｈ）｜＜１０−１８０）場合、パラメータβ＝β−Ｈ−１．Ｇの新しいベクトルを計算する項Ｈ−１．Ｇを推定する。
【０１３０】
【表２６】
0006005638.tif 000084
【０１３１】
（本例では、反復１７での）収束まで、ロジスティックモデルの新たな反復が行われる。
【０１３２】
【表２７】
0006005638.tif 000085
【０１３３】
【表２８】
0006005638.tif 000086
【０１３４】
そのとき、得られたモデルは：
0006005638.tif 000087
、したがって、観測値対（Ｘ１，Ｘ２）を予測することができる：
・
0006005638.tif 000088
の場合、応答ＹＮＣ／Ｃ＝１であり、
・
0006005638.tif 000089
の場合、応答０である。
【０１３５】
したがって、以下に示すように、最後の２つの観測値に関する応答ＹＮＣ／Ｃを予測することができる。
【０１３６】
【表２９】
0006005638.tif 000090
【０１３７】
先に明らかにしたように、第１の段階の冒頭において、溶接試験が実行される。
【０１３８】
これらの溶接試験により、モデルを訓練することができる。これらの試験を構造化された方法で実行しなければならず、それにより、訓練モデルは一連の段階を通じて遭遇するパラメータを表す。
【０１３９】
例えば、実験計画法Ｌ９＝３３を利用することができる。この種の実験計画法は、３または４つの因子（部品間の遊び、出力、速度など）が変化するときに、適用可能である。
【０１４０】
この例では、溶接作業を微調整するため、ならびに、試験、特に引張検査で実行される機械的検査を含めることにより溶接ビードの訓練データサンプル（形状測定データおよび高温測定データ）を構築して、溶接試験の品質を「適合」、「不適合」もしくは「不明確」と分類または評価するために、９つの試験が必要である。
【０１４１】
実験計画法の各試験では、分類関数が作成されるデータベースを構築するために、最小ｋ＝５の訓練標本を生成することができ、それに検証標本が事後モデルを検査するために追加される。
【０１４２】
形状測定および高温測定データ（分布関数から構築された圧縮プロファイル｛Ｘ１％，Ｘ５％，Ｘ１０％，Ｘ１５％，…．，Ｘ９５％，Ｘ９９％｝）の共分散行列Ｘ’Ｘは、ロジスティックモデルのパラメータβを推定する前に、実際にフルランクであることが保証されるが、そうでない場合、既に取得済みのデータが、例えば、第２の一連の９つの試験（第２の計画Ｌ９）で補完される。
【０１４３】
実験計画法が完了次第、ロジスティック回帰によるモデル化が各試験の標本（ｋ＋１）に基づき実行および検証され、実際には「不適合」であるがロジスティック回帰モデルにより適合していると評価または予測された溶接ビードがなければ、モデルは有効である。
【０１４４】
実験計画法を以下のパラメータ：
・因子の選択（名称）、
・利用者単位（−１：最小，０：（最小＋最大）／２，１：最大）での因子の取り得る値（−１，０，１）、
・溶接接合の種類、
・溶接に関する機械的強度の適合仕様書、
・各試験で溶接された標本（最小でｋ＝５）とそれに追加する検証標本の数
によりパラメータ化してもよい。
【０１４５】
機械的強度の仕様書に対する適合性の基準ＣｄＣの値の変更は、溶接ビードの品質を評価するための統計的基準の新たな算定を要する。
【０１４６】
実験計画法の２つの応答：
・平均引張強度応答
0006005638.tif 000091
、
・タグチメソッドの信号対雑音比（ＳＮ比）によって推定される引張強度ロバスト性応答ＳＮｉを使用できる。
0006005638.tif 000092
【０１４７】
２つの応答に対する因子の効果Ｅのグラフが、因子の３つの取り得る値−１，０，１の関数として表されている。
0006005638.tif 000093
【０１４８】
次式の形式での３つの取り得る値（−１，０，１）に対する各因子（１つの因子につき３つの取り得る値）の効果Ｅｉの放物線補間を使用することができる。
ＥＦｉ＝ａ．（Ｘ＋ｂ）２＋ｃ
ここで
0006005638.tif 000094
【０１４９】
図１０および図１１には放物線補間の実施例が示されている。
【０１５０】
好ましくは、ロバスト性を最大化する解（ＳＮ）が、最適解（すなわち、因子の取り得る値の最適な組み合わせ）としてデフォルトで採用される。ロバスト性の低下を最小限に抑える一方で、平均応答を最大化する解を選択することもできる。応答ＳＮおよび平均の予測は、以下の方程式に基づき定義される。
0006005638.tif 000095
【０１５１】
第２の一連の試験を実行しなければならない場合、最適な設定を見つけるために、実験計画法の第２の一連の試験をまとめて解析する。
種々の実験計画法を使用してもよい。この目的のために、ＡＦＮＯＲ、Ｊａｃｑｕｅｓ  Ａｌｅｘｉｓによる著作「Ｐｒａｔｉｑｕｅ  ｉｎｄｕｓｔｒｉｅｌｌｅ  ｄｅ  ｌａ  ｍｅｔｈｏｄｅ  Ｔａｇｕｃｈｉ  Ｌｅｓ  ｐｌａｎｓ  ｄ’ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｓ」          
【０１５２】
（タグチメソッドでの工業的実践−実験計画法）を参考にすることができる。
【０１５３】
訓練ベースが構築され、２１個の説明変数が圧縮されたプロファイル｛Ｘ１％，Ｘ５％，Ｘ１０％，Ｘ１５％，…．，Ｘ９５％，Ｘ９９％｝に対応し、かつ品質評価（適合／不適合／不明確）が各試験ｉの各標本ｋに対して使用可能である；４つのロジスティックサブモデルを形状測定および／または高温測定データに基づき構築してもよい。
【０１５４】
【表３０】
0006005638.tif 000096
【０１５５】
モデルの検証が各試験の標本（ｋ＋１）に基づき行われ、実際には「不適合」であるがモデルにより適合していると予測された溶接ビードがなければ、監視装置は有効と宣言される。逆の場合には、第２の一連の試験で処理を繰り返し、最適な設定を見つけるために、実験計画法の２ｘ９の試験をまとめて解析する。
【０１５６】
上述の第２の段階では、先に定義した評価モデルを、特に、溶接作業中にリアルタイムで、例えば、量産設備で使用する。
【０１５７】
したがって、溶接中または溶接後に、高圧測定および形状測定データの圧縮されたプロファイル｛Ｘ１％，Ｘ５％，Ｘ１０％，Ｘ１５％，…．，Ｘ９５％，Ｘ９９％｝に基づき、図８の流れ図に従って、溶接の品質：
・ビードの適合性
・ビードの不適合性、または
・ビードの「不明確な適合性」
を予測する。
【０１５８】
好ましくは、ビードが３つ連続して「不明確な適合」と予測された場合、これらの３つのビードは不適合であると見なされる。
【０１５９】
好ましくは、最後の５０のビードの圧縮されたプロファイル（分布関数に基づいて構成された変位値｛Ｘ１％，Ｘ５％，Ｘ１０％，Ｘ１５％，…．，Ｘ９５％，Ｘ９９％｝）の他に、変化点により平滑化された高温測定および形状測定プロファイルを検討することができる。圧縮された、タイムスタンプ付きのプロファイルおよび適合性の予測をデータベースに保存することも可能である。
【０１６０】
図１２を参照しながら、本発明による溶接の品質を監視する方法の第１の段階の実施形態を以下に説明する。
【０１６１】
第１のステップ１０では、試験溶接中に試験サンプルを生成する。
【０１６２】
第２のステップ２０では、これらの試験溶接に関するデータを取得する。
【０１６３】
第３のステップ３０では、先に取得したデータの平滑化を実行する。例えば、この平滑化を平均値の変化点により実行する。
【０１６４】
第４のステップ４０では、先に平滑化したデータに基づき、説明変数を抽出する。
【０１６５】
ステップ６０（例えば、ステップ２０〜４０と並行して実行される）では、溶接試験の品質評価は、標本、すなわち溶接が仕様書に規定された基準に対して適合しているか不適合であるかを検証することによって行われる。基準は機械的強度基準であってもよく、また評価には標本を用いて実行される機械的強度試験、例えば引張試験が伴うこともあり得る。
【０１６６】
ステップ５０では、溶接の品質評価モデルのパラメータを定義するために、ステップ４０および６０の結果を使用する。パラメータおよびデータを保存する。
【０１６７】
図１３を参照しながら、本発明による溶接の品質を監視する方法の第２の段階の実施形態を以下に説明する。
【０１６８】
第１のステップ１１０では、溶接を生成する。
【０１６９】
第２のステップ１２０では、この溶接に関するデータを取得する。
【０１７０】
第３のステップ１３０では、先に取得したデータの平滑化を実行する。例えば、この平滑化を平均値の変化点により実行する。
【０１７１】
第４のステップ１４０では、先に平滑化したデータに基づき、説明変数を抽出する。
【０１７２】
ステップ１５０では、ステップ１４０の結果およびステップ５０で定義したモデルを使用する。
【０１７３】
このようにして、ステップ１６０では、溶接の品質評価を得る。
【０１７４】
図１４を参照しながら、本発明による溶接の品質を監視する装置の実施形態を以下に説明する。
【０１７５】
監視装置１は、主として、センサ７と論理処理ユニット８とを含む。センサは、いかなる性質のものであってもよい。好ましくは、センサは、形状測定データおよび／または熱データを測定することができる。センサは、特にレーザカメラなどのカメラを含む。センサは高温計であることが好ましい。センサにより収集されたデータは、論理処理ユニット８に転送される。このユニットは、有利には、マイクロコントローラと記憶装置とを含む。論理処理ユニットは、前述の監視方法の第１の段階のステップ５０の完了時に、定義されたモデルを統合する。好ましくは、処理ユニットは、本発明による方法（特に、本発明による方法の第２の段階）に従って、品質を監視する装置の動作を制御することができるハードウェアおよび／またはソフトウェア手段を含む。ソフトウェア手段は、特にコンピュータプログラムを含むことができる。
【０１７６】
さらに、監視装置１は、溶接設備１１の一部を形成し得る。この設備はまた、レーザ溶接手段などの溶接手段５含む溶接装置１２と、制御ユニット６とを含む。この制御ユニットは、前進（ａｄｖａｎｃｅ）、出力、レーザビーム４の集光などの溶接パラメータを定義することができる。溶接装置は、プレートなどの２つの要素２および３を一体に溶接することができる。
【０１７７】
本発明により、レーザ（または、別の技術、例えばアーク溶接）を用いて溶接されたビードを、オンラインまたはリアルタイムで監視することができる。本発明は、プラスチックまたは熱可塑性プラスチックに対する金属の溶接にも等しく良好に適用される。その上、本発明による品質を監視する方法はまた、溶接ビードのその他のサイズに加えて、溶接品質の特性解析に関する他の種類および複数のカテゴリを用いて実行可能である。
【０１７８】
その上、本発明による方法により、
−金属およびプラスチック溶接への適用のために有効に処理を行うこと、
−必要なすべての情報を保持する一方で、大きなばらつきのみを詳しく調査すること（平滑化）、
−極めて重要な品質評価のロバスト性を有すること（２１個の説明変数の使用）、
−「インテリジェント」システムを有すること（作業員が閾値を決定または修正する必要がない）、
−時間と共に改善される手段を有すること（データベースの強化）、
−保存スペースを制限すること（必要とされるストレージ：前述の２１個の説明変数のみ）、
−（センサを較正するための適切な手順を踏むことで）同じデータベースを利用した、様々な生産現場での使用を可能にすること
が可能になる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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