(57)【要約】      （修正有）【課題】溶接物の分類及び相関関係のための機械学習を提供する。【解決手段】溶接物同士を特徴付けるためのシステム及び方法の実施形態を開示する。一実施形態は、溶接物を仕様に適合するもの又は適合しないものに分類するためのアルゴリズムを生成する方法を含んでいる。訓練データは機械学習システムによって読み込まれる。訓練データは、訓練溶接物の断面画像、訓練溶接物が仕様に適合するか否かを示す真理データ、及び訓練溶接物を作成することに関連する訓練溶接データを含んでいる。試験溶接物の断面画像及び試験溶接物を作成するために用いられる試験溶接データが読み込まれ、訓練されるものとして分類アルゴリズムによって処理される場合に、結果として生じるアルゴリズムが、後続の試験溶接物を仕様に適合するもの又は仕様に適合しないものとして分類することができるように、機械学習システムは訓練データを用いてアルゴリズムを育成する。【選択図】図１
2019005809.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
アルゴリズムを生成するための方法であって、
訓練データを読み込む機械学習システムを備え、前記訓練データは、
複数の訓練溶接物のそれぞれのための少なくとも１つの訓練断面画像であって、各訓練断面画像は対応する訓練溶接物の内部粒状構造を明らかにする訓練断面画像と、
前記複数の訓練溶接物の各溶接物を作成することに関連する訓練溶接データの少なくとも１つの記録と、
前記複数の訓練溶接物の各訓練溶接物のための、前記訓練溶接物が仕様に適合するか又は仕様に適合しないことを示す真理データと、を含み、
前記複数の訓練溶接物の各訓練溶接物のための前記訓練断面画像、前記訓練溶接データ、及び前記真理データは、対応する訓練溶接物を表す、メモリ内に格納される少なくとも１つのデジタル記録として、前記機械学習システム内部で互いに関連し、
前記機械学習システムは前記訓練データを用いて分類アルゴリズムを訓練し、前記分類アルゴリズムは、試験溶接物の少なくとも１つの試験断面画像及び前記試験溶接物を作成するために用いられる試験溶接データの少なくとも１つの記録が入力として読み込まれ、訓練されるものとして前記分類アルゴリズムによって処理される場合に、前記試験溶接物を前記仕様に適合するもの又は前記仕様に適合しないものとして分類するために訓練される、
方法。
【請求項２】
前記分類アルゴリズムは、前記仕様に適合するか又は前記仕様に適合しない前記試験溶接物の確率を生成するために訓練される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記仕様は、強度仕様、延性仕様、硬度仕様、靱性仕様、又はビード粒状構造のパーセント改善仕様のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記機械学習システムは教師あり学習を用いる、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記機械学習システムは、線形回帰技術、ロジスティック回帰技術、決定木技術、Ｋ近傍法技術、Ｋ平均法技術、サポートベクターマシン、神経ネットワーク、ベイジアンネットワーク、テンソルプロセッシングユニット、遺伝的アルゴリズム、進化アルゴリズム、学習分類子システム、勾配ブースティング技術、又はＡｄａＢｏｏｓｔ技術のうちの少なくとも１つを用いる、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記訓練データは、更に、前記複数の訓練溶接物の前記溶接物の少なくとも一部を訓練することに関連する試験結果データの少なくとも１つの記録を含み、前記試験結果データは、曲げ試験データ、硬さ試験データ、引張試験データ、衝撃試験データ、溶接金属化学分析データ、マクロエッチング試験データ、トルク試験データ、ピール試験データ、破断試験データ、放射線写真試験データ、又は超音波試験データのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記訓練溶接データの少なくとも１つの記録及び前記試験溶接データの少なくとも１つの記録は、継手種類データ、電流種類データ、トランスファモードデータ、母材データ、溶加材データ、シールドデータ、予熱／パス間データ、及び溶接パラメータデータのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記溶接パラメータデータは、溶接電極データ、溶接電流データ、溶接電圧データ、ワイヤ供給速度データ、電極スティックアウトデータ、溶接波形データ、ウィービング幅データ、移動速度データ、又は溶接施工手順データのうちの少なくとも１つを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
アルゴリズムを生成するための方法であって、
訓練データを読み込む機械学習システムを備え、前記訓練データは、
複数の訓練溶接物のそれぞれのための少なくとも１つの訓練断面画像であって、各訓練断面画像は対応する訓練溶接物の内部粒状構造を明らかにする訓練断面画像と、
前記複数の訓練溶接物の各溶接物を作成することに関連する訓練溶接データの少なくとも１つの記録と、
前記複数の訓練溶接物の各訓練溶接物のための、前記訓練溶接物が仕様に適合するか又は仕様に適合しないことを示す真理データと、を含み、
前記複数の訓練溶接物の各訓練溶接物のための前記訓練断面画像、前記訓練溶接データ、及び前記真理データは、対応する訓練溶接物を表す、メモリ内に格納される少なくとも１つのデジタル記録として、前記機械学習システム内部で互いに関連し、
前記機械学習システムは前記訓練データを用いて分類アルゴリズムを訓練し、前記分類アルゴリズムは、入力として読み込まれ、訓練されるように前記分類アルゴリズムによって処理される場合に、前記仕様に適合するか又は前記仕様に適合しないサンプル溶接物を結果として生じることが前記サンプル溶接物を作成するために用いられる溶接データのサンプル集合であるように、サンプル溶接物を作成するための前記溶接データのサンプル集合を分類するために訓練される、
方法。
【請求項１０】
前記分類アルゴリズムは、前記溶接データのサンプル集合が前記仕様に適合するか又は前記仕様に適合しない前記サンプル溶接物を結果として生じる確率を生成するために訓練される、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記仕様は、強度仕様、延性仕様、硬度仕様、靱性仕様、又はビード粒状構造のパーセント改善仕様のうちの少なくとも１つを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記訓練データは、更に、前記複数の訓練溶接物の前記溶接物の少なくとも一部を試験することに関連する試験結果データの少なくとも１つの記録を含み、前記試験結果データは、曲げ試験データ、硬さ試験データ、引張試験データ、衝撃試験データ、溶接金属化学分析データ、マクロエッチング試験データ、トルク試験データ、ピール試験データ、破断試験データ、放射線写真試験データ、又は超音波試験データのうちの少なくとも１つを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
前記機械学習システムは教師あり学習を用いる、請求項９に記載の方法。
【請求項１４】
前記機械学習システムは、線形回帰技術、ロジスティック回帰技術、決定木技術、Ｋ近傍法技術、Ｋ平均法技術、サポートベクターマシン、神経ネットワーク、ベイジアンネットワーク、テンソルプロセッシングユニット、遺伝的アルゴリズム、進化アルゴリズム、学習分類子システム、勾配ブースティング技術、又はＡｄａＢｏｏｓｔ技術のうちの少なくとも１つを用いる、請求項９に記載の方法。
【請求項１５】
前記訓練溶接データの少なくとも１つの記録及び前記溶接データのサンプル集合は、継手種類データ、電流種類データ、トランスファモードデータ、母材データ、溶加材データ、シールドデータ、予熱／パス間データ、及び溶接パラメータデータのうちの少なくとも１つを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１６】
前記溶接パラメータデータは、溶接電極データ、溶接電流データ、溶接電圧データ、ワイヤ供給速度データ、電極スティックアウトデータ、溶接波形データ、ウィービング幅データ、移動速度データ、又は溶接施工手順データのうちの少なくとも１つを含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
アルゴリズムを生成するための方法であって、
訓練データを読み込む機械学習システムを備え、前記訓練データは、
複数の訓練溶接物のそれぞれのための少なくとも１つの訓練断面画像であって、各訓練断面画像は対応する訓練溶接物の内部粒状構造を明らかにする訓練断面画像と、
前記複数の訓練溶接物の各溶接物を作成することに関連する訓練溶接データの少なくとも１つの記録と、
前記複数の訓練溶接物の各訓練溶接物のための、前記訓練溶接物が仕様に適合するか又は仕様に適合しないことを示す真理データと、を含み、
前記複数の訓練溶接物の各訓練溶接物のための前記訓練断面画像、前記訓練溶接データ、及び前記真理データは、対応する訓練溶接物を表す、メモリ内に格納される少なくとも１つのデジタル記録として、前記機械学習システム内部で互いに関連し、
前記機械学習システムは前記訓練データを用いて分類アルゴリズムを訓練し、前記アルゴリズムは、試験溶接物の断面の少なくとも１つの画像が入力として読み込まれ、前記アルゴリズムによって処理される場合に、試験溶接物を作成するために用いられた可能性のある試験溶接データの少なくとも１つの新しい記録を判断するよう訓練される、
方法。
【請求項１８】
前記アルゴリズムは、前記試験溶接物が前記仕様に適合するか又は前記仕様に適合しない確率を生成するために訓練される、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記仕様は、強度仕様、延性仕様、硬度仕様、靱性仕様、又はビード粒状構造のパーセント改善仕様のうちの少なくとも１つを含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項２０】
前記訓練データは、更に、前記複数の訓練溶接物の前記溶接物の少なくとも一部を訓練することに関連する試験結果データの少なくとも１つの記録を含み、前記試験結果データは、曲げ試験データ、硬さ試験データ、引張試験データ、衝撃試験データ、溶接金属化学分析データ、マクロエッチング試験データ、トルク試験データ、ピール試験データ、破断試験データ、放射線写真試験データ、又は超音波試験データのうちの少なくとも１つを含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項２１】
前記訓練溶接データの少なくとも１つの記録及び前記試験溶接データの少なくとも１つの新しい記録は、継手種類データ、電流種類データ、トランスファモードデータ、母材データ、溶加材データ、シールドデータ、予熱／パス間データ、及び溶接パラメータデータのうちの少なくとも１つを含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項２２】
前記溶接パラメータデータは、溶接電極データ、溶接電流データ、溶接電圧データ、ワイヤ供給速度データ、電極スティックアウトデータ、溶接波形データ、ウィービング幅データ、移動速度データ、又は溶接施工手順データのうちの少なくとも１つを含む、請求項２１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は溶接に関連するシステム及び方法に関する。特に、本発明の実施形態は、一組の溶接パラメータを用いて、溶接施工手順に従って作成することができる機械学習技術を用いて溶接物同士を特徴付け、且つ、相関を取るためのシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、溶接施工要領（ＷＰＳ）文書が規約要件に従う高品質の溶接を施工するために作成される場合、ＷＰＳは溶接施工確認試験記録（ＰＱＲ）によって支持される。ＰＱＲは、用いられた溶接施工手順（ＷＰＳに従って）が高品質の溶接を生じることを確認するために作成され、厳格に試験された溶接に対する記録である。ＰＱＲは、通常、溶接を作製する場合の溶接手順中に記録される変数又はパラメータを、溶接後に行われる試験の試験結果と共に含んでいる。変数又はパラメータは、例えば、継手種類、電気的特性、母材、溶加材、シールド種類、予熱／パス間、及び溶接パラメータ（例えば、電流、電圧、移動速度、ワイヤ供給速度、電極直径）に関係していてもよい。行われる試験は、例えば、目視検査、引張／張力試験、曲げ試験、硬さ試験、シャルピー衝撃試験、マクロエッチング試験、トルク試験、ピール試験、切欠き破断試験、放射線写真試験、又は超音波試験を含んでいてもよい。これらの試験のうちの幾つかは、行うのに長い時間が掛かり、溶接部に対して破壊をもたらす可能性のある機械的集約型試験である。機械的試験を行う全ての手間を抱える前に、結果として高品質の溶接を生じ、規約要件に従う高品質の溶接を特徴付ける変数又はパラメータに、より迅速で容易に絞り込むことが可能になるよう望まれている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明の実施形態は、例えば、溶接物を１つ以上の仕様に適合するもの又は適合しないものとして分類するための機械学習に関するシステム及び方法を含んでいる。本明細書中で用いるような用語「溶接物」とは、その構成部品が溶接による１つ以上の溶接ビードを設置することによって接合される組立体を指す。従って、溶接物は１つ以上の溶接ビードを有することができる。機械学習システムは、データから学習し、且つ、データを分類し、その予測を行うことができるアルゴリズム（モデル）を生成することができる。アルゴリズム又はモデル（例えば、分類アルゴリズム又はモデル）は、溶接物に関連する訓練データ（例えば、画像データ、溶接データ、試験結果データ、真理データ）を、特定種類の結果を生じるためのアルゴリズム又はモデルを製作するよう構築される機械学習システムに入力することによって生成（訓練）される。訓練済みのアルゴリズムはその後、入力として試験データを提示されると、訓練済アルゴリズムは特定種類の結果に関連する出力データをもたらす。例えば、一実施形態において、訓練済アルゴリズムは、試験溶接物の断面画像（試験溶接物の内部粒状構造を示す）及び試験溶接物を作成するために用いられた試験溶接データの記録が提示された場合に、試験溶接物を特定の仕様に適合するか又は特定の仕様に適合しないものとして（例えば、決定した又は指定の可能性において）分類してもよい。他のアルゴリズムは、他の実施形態によって、他の種類の入力データが提示された場合に他の出力結果を生じるよう訓練されてもよい。用語アルゴリズム及びモデルは、本明細書中では交換可能なように用いられる。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
一実施形態はアルゴリズム又はモデルを生成する方法を含む。方法は訓練データを読み込む機械学習システムを含む。訓練データは複数の訓練溶接物のそれぞれのための少なくとも１つの訓練断面画像を含み、各訓練断面画像は対応する訓練溶接物の内部粒状構造を明らかにする。訓練データは、また、複数の訓練溶接物の各溶接物を作成することに関連する訓練溶接データの少なくとも１つの記録と、（任意選択的に）複数の訓練溶接物の１つ以上の溶接物を訓練することに関連する試験結果データの少なくとも１つの記録とを含む。訓練溶接データは、例えば、継手種類データ、電流種類データ、トランスファモードデータ、母材データ、溶加材データ、シールドデータ、予熱／パス間データ、及び溶接パラメータデータを含んでいてもよい。溶接パラメータデータは、例えば、溶接電極データ、溶接電流データ、溶接電圧データ、ワイヤ供給速度データ、電極スティックアウトデータ、溶接波形データ、ウィービング幅データ、移動速度データ、又は溶接施工手順データを含んでいてもよい。試験結果データは、例えば、曲げ試験データ、硬さ試験データ、引張試験データ、衝撃試験データ、溶接金属化学分析データ、マクロエッチング試験データ、トルク試験データ、ピール試験データ、破断試験データ、放射線写真試験データ、又は超音波試験データを含んでいてもよい。訓練データは、更に、複数の訓練溶接物の各訓練溶接物のための、訓練溶接物が仕様に適合するか又は仕様に適合しないことを示す真理データを含む。一実施形態において、仕様は、強度仕様、延性仕様、硬度仕様、靱性仕様、又はビード粒状構造のパーセント改善仕様のうちの少なくとも１つを含む。複数の訓練溶接物の各訓練溶接物のための訓練断面画像、訓練溶接データ、試験結果データ、及び真理データは、対応する訓練溶接物を表す、メモリ内に格納される少なくとも１つのデジタル記録として、機械学習システム内部で互いに関連する。方法は、また、複数の訓練溶接物の全て又は幾つかのための訓練データを用いて分類アルゴリズムを訓練することも含む。
【０００５】
様々な実施形態によれば、機械学習システムは、アルゴリズム（モデル）を訓練するために、例えば、教師あり学習アプローチ、教師なし学習アプローチ、又は強化学習アプローチを用いてもよい。様々な実施形態によれば、学習アプローチは、例えば、線形回帰技術、ロジスティック回帰技術、決定木技術、Ｋ近傍法技術、Ｋ平均法技術、遺伝的アルゴリズム技術、進化アルゴリズム技術、勾配ブースティング技術、又はＡｄａＢｏｏｓｔ技術のうちの１つ以上を含んでいてもよい。他の学習アプローチも、他の実施形態により同様に可能である。様々な実施形態によれば、機械学習システムは、例えば、サポートベクターマシン、テンソルプロセッシングユニット、グラフィックスプロセッシングユニット、人工神経ネットワーク、ベイジアンネットワーク、又は学習分類子システムを用いてもよい。
【０００６】
一実施形態において、アルゴリズムは、試験溶接物の試験断面画像及び試験溶接物を作成するために用いられる試験溶接データが、入力として読み込まれ、訓練されるものとして分類アルゴリズムによって処理される場合に、試験溶接物を仕様に適合するもの又は仕様に適合しないものとして分類するために訓練される分類アルゴリズムである。分類アルゴリズムは、また、仕様に適合するか又は仕様に適合しない試験溶接物の確率を生成するために訓練されてもよい。試験溶接データは、例えば、継手種類データ、電流種類データ、トランスファモードデータ、母材データ、溶加材データ、シールドデータ、予熱／パス間データ、及び溶接パラメータデータを含んでいてもよい。溶接パラメータデータは、例えば、溶接電極データ、溶接電流データ、溶接電圧データ、ワイヤ供給速度データ、電極スティックアウトデータ、溶接波形データ、ウィービング幅データ、移動速度データ、又は溶接施工手順データを含んでいてもよい。
【０００７】
一実施形態において、アルゴリズムは、サンプル溶接物を作成するための溶接データのサンプル集合を分類するために訓練される分類アルゴリズムである。溶接データのサンプル集合が、入力として読み込まれ、訓練されるものとして分類アルゴリズムによって処理される場合に、分類アルゴリズムは、仕様に適合するか又は仕様に適合しないサンプル溶接物を結果として生じるものがサンプル溶接物を作成するために用いられる溶接データのサンプル集合であるように、溶接データのサンプル集合を分類する。分類アルゴリズムは、また、溶接データのサンプル集合が仕様に適合するか又は仕様に適合しないサンプル溶接物を結果として生じる確率を生成するために訓練されてもよい。溶接データのサンプル集合は、例えば、継手種類データ、電流種類データ、トランスファモードデータ、母材データ、溶加材データ、シールドデータ、予熱／パス間データ、及び溶接パラメータデータを含んでいてもよい。溶接パラメータデータは、例えば、溶接電極データ、溶接電流データ、溶接電圧データ、ワイヤ供給速度データ、電極スティックアウトデータ、溶接波形データ、ウィービング幅データ、移動速度データ、又は溶接施工手順データを含んでいてもよい。
【０００８】
一実施形態において、アルゴリズムは、試験溶接物の断面の少なくとも１つの画像が入力として読み込まれ、アルゴリズムによって処理される場合に、試験溶接物を作成するために用いられた可能性のある試験溶接データの少なくとも１つの新しい記録を判断するよう訓練される。アルゴリズムは、また、試験溶接物が仕様に適合するか又は仕様に適合しない確率を生成するために訓練されてもよい。試験溶接データの新しい記録は、例えば、継手種類データ、電流種類データ、トランスファモードデータ、母材データ、溶加材データ、シールドデータ、予熱／パス間データ、及び溶接パラメータデータを含んでいてもよい。溶接パラメータデータは、例えば、溶接電極データ、溶接電流データ、溶接電圧データ、ワイヤ供給速度データ、電極スティックアウトデータ、溶接波形データ、ウィービング幅データ、移動速度データ、又は溶接施工手順データを含んでいてもよい。
【０００９】
一般的発明概念の多数の態様は、以下の例示的な実施形態の詳細な説明から、特許請求の範囲から、及び添付図面から、容易に明らかとなるであろう。
【００１０】
明細書の一部に組み込まれ、それらを構成する添付図面は、開示の様々な実施形態を示している。図面内に図示する構成要素の境界（例えば、ボックス、ボックスの群、又は他の形状）は境界の一実施形態を表していることは、正しく認識されるであろう。幾つかの実施形態において、１つの構成要素は多数の構成要素として設計されてもよいか、又は、その多数の構成要素が１つの構成要素として設計されてもよい。幾つかの実施形態において、別の構成要素の内部コンポーネントとして示す構成要素は外部コンポーネントとして実装されてもよく、その逆もまた可能である。更に、構成要素は正確な縮尺で描かれなくてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、訓練データを機械学習システムに読み込むことによってアルゴリズム又はモデルを生成し、訓練データに関してアルゴリズム又はモデルを育成する実施形態を図示する。
【図２】図２は、内部粒状構造を有する溶接物の開先溶接の断面図の実施形態を図示する。
【図３】図３は、内部粒状構造を示す溶接物の断面画像の幾つかの実施形態を示す。
【図４】図４は、試験結果データを生じるよう溶接物に行われてもよい機械的試験の幾つかの実施形態を示す。
【図５】図５は、図１の実施形態によるアルゴリズムを生成するための方法の一実施形態のフロー図を示す。
【図６】図６は、試験溶接物を仕様に適合するもの又は適合しないものとして分類するために訓練される訓練分類アルゴリズム又はモデルの一実施形態を図示する。
【図７】図７は、溶接物を作成するために用いられる場合に仕様に適合するか又はしない溶接物を結果として生じることができるものとして溶接データのサンプル集合を分類するために訓練される訓練分類アルゴリズム又はモデルの一実施形態を図示する。
【図８】図８は、アルゴリズム又はモデルに、入力として試験溶接物の断面の１つ以上の画像が提示される場合に、試験溶接物を作成するために用いられた可能性のある試験溶接データの新しい記録を判断するために訓練される訓練アルゴリズム又はモデルの一実施形態を図示する。
【図９】図９は、図１の機械学習システムの例示の実施形態を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
溶接物同士を特徴付けるか又は相関を取るためのシステム及び方法の実施形態を開示する。一実施形態において、分類アルゴリズムは、溶接物の少なくとも１つの断面画像及び溶接物を作成するために用いる溶接データの少なくとも１つの記録が入力として分類アルゴリズムに提示される場合に、溶接物を仕様に適合するもの又は適合しないものとして分類するために訓練される。別の実施形態において、分類アルゴリズムは、訓練されるように分類アルゴリズムに提示される場合に、結果として仕様に適合するか又はしないサンプル溶接物をもたらすことがサンプル溶接物を作成するために用いられるべき溶接データのサンプル集合であるように、溶接データのサンプル集合を分類するために訓練される。更に別の実施形態において、アルゴリズムは、溶接物の断面の少なくとも１つの画像が提示される場合に、溶接物を作成するために用いられた可能性のある溶接データの少なくとも１つの新しい記録を判断する（すなわち、溶接データに対する溶接物の相関を取る）よう訓練される。
【００１３】
本明細書中の実施例及び図は説明するためだけのものであり、特許請求の範囲の適用範囲及び精神によって判断される主題発明を制限することを意味するものではない。ここで図面を参照すると、図示するものは、主題発明の例示的な実施形態を例証するためだけのものであり、それらを制限するためではなく、図１は、訓練データを機械学習システム１００に読み込むことによってアルゴリズム１０２を生成する訓練アプローチ１０１を採用し、訓練アプローチ１０１を用いて訓練データに関してアルゴリズム１０２を「育成する」機械学習システム１００を用いる一実施形態を図示している。
【００１４】
図１を参照すると、訓練データは訓練する溶接物の断面の画像１０４（画像データ）を含んでいる（図１において訓練ＣＳ画像と称する）。訓練溶接物は溶接システムを用いて作成された実際の溶接物である。溶接物は、例えば、手溶接システムを用いて人の手作業によって、又は、ロボット溶接システムによって作成されてもよい。これらの溶接物は、これらの溶接物に関連するデータがアルゴリズム１０２を「訓練」又は「育成」するために用いられるので、訓練溶接物と称される。画像１０４（訓練データの第１の部分）は、各訓練溶接物を断面に沿って切断し、例えば、デジタルカメラ又はレーザスキャナを用いて断面の画像を取得することによって得られてもよい。各画像は、対応する訓練溶接物の内部粒状構造を示す。溶接物の内部粒状（結晶）構造は溶接物の品質に関係する。
【００１５】
訓練データは、また、訓練溶接物の作成に関連する訓練溶接データ１０６も含んでいる。訓練溶接データ１０６（訓練データの第２の部分）は、例えば、様々な実施形態による、各訓練溶接物のための継手種類データ、電流種類データ、トランスファモードデータ、母材データ、溶加材データ、シールドデータ、予熱／パス間データ、及び溶接パラメータデータのうちの１つ以上を含んでいてもよい。溶接パラメータデータは、例えば、様々な実施形態による、溶接電極データ、溶接電流データ、溶接電圧データ、ワイヤ供給速度データ、電極スティックアウトデータ、溶接波形データ、ウィービング幅データ、移動速度データ、又は溶接施工手順データのうちの１つ以上を含んでいてもよい。
【００１６】
一実施形態において、溶接物が１つだけの溶接ビード（又は、同じ種類の多数の溶接ビード）を含む場合、溶接物のための訓練溶接データは、単純に、溶接ビードを作成するために用いられた溶接データであってもよい。溶接ビードが異なる種類のものである場合、溶接物のための訓練溶接データは、一実施形態による溶接物の多数の溶接ビードのそれぞれのための溶接データを含んでいてもよい。溶接物のための訓練溶接データは、別の実施形態による溶接物の多数の溶接ビードの溶接データの平均及び／又は標準偏差に基づく溶接データを含んでいてもよい。溶接物のための訓練溶接データは、更に別の実施形態による多数の異なる溶接ビードを有する溶接物の１つだけの溶接ビードのための溶接データを含んでいてもよい。異なる方法での訓練溶接データを考慮した他の実施形態も同様に可能である。
【００１７】
訓練データは、また、作成した後の訓練溶接物を物理的に試験することに関連する試験結果データ１０８を含んでいてもよい。試験結果データ１０８（訓練データの任意の第３の部分）は、例えば、訓練溶接物の少なくとも一部に関する以下の種類の試験のうちの１つ以上の実行からの試験結果を含む：曲げ試験、硬さ試験、引張試験、衝撃試験、溶接金属化学分析、マクロエッチング試験、トルク試験、ピール試験、破断試験、放射線写真試験、又は超音波試験。他の種類の試験及び関連する試験結果データも、他の実施形態により同様に可能である。訓練溶接物のための試験結果データ１０８は、訓練溶接物が仕様（例えば、強度仕様、延性仕様、硬度仕様、靱性仕様、ビード粒状構造のパーセント改善仕様、又は他の仕様）に適合するか否かを判断するために用いられてもよい。強度仕様は金属を変形させるために必要な力の量に関係していてもよい。強度の種類は、例えば、引張強度、降伏強度、圧縮強度、剪断強度、疲労強度、又は衝撃強度を含んでいてもよい。延性仕様は引張応力（金属の２つの端部を互いから離間するよう引っ張る力）に耐える金属の能力に関係していてもよい。硬度仕様は摩擦に抵抗する金属の能力（例えば、耐摩耗性）に関係していてもよい。靱性仕様は、力が印加された場合に破砕に抵抗する金属の能力に関係していてもよい。靱性は強度及び延性を必要とする。ビード粒状構造のパーセント改善仕様は、規定又は標準ビード粒状（結晶）構造サイズに対するビード粒状（結晶）構造サイズに関係していてもよい。
【００１８】
訓練データは、また、各訓練溶接物に対し、訓練溶接物が仕様に適合しているか否かを示す真理データ１１０も含んでいる。例えば、訓練溶接物のための真理データ１１０は、訓練溶接物が仕様に適合していることを示す論理「１」、又は、訓練溶接物が仕様に適合していないことを示す論理「０」であってもよい。一実施形態によれば、真理データは、また、「どのくらい」訓練溶接物が仕様に適合しているか又は適合していないか（例えば、仕様への適合を１０％だけ超えている、又は、仕様への適合に１５％だけ足りない）を示してもよい。最終的な訓練済のアルゴリズム１０２は、機械学習システム１００が訓練データを用いてアルゴリズム１０２を生成する（すなわち、「育成する」）まで、存在しない。しかし、幾つかの実施形態において、開始アルゴリズムが訓練プロセスによって改良される「種」として機械学習システム１００内にプログラミングされてもよい。
【００１９】
図２は、内部粒状構造を持つ溶接ビード２１０を有する開先溶接物２００の断面図の一実施形態を図示している。開先溶接物２００のための適切な溶接強度は、完全な溶接部溶融を有することによって、且つ、正しい強度の溶加材（すなわち、少なくとも母材に適合する強度のものであって、母材板への溶込みによるものではない）を用いることによって達成される。溶接物の内部粒状構造は溶接物の品質の主要な指標となってもよい。粒状構造は細かくても、粗くてもよく、一般に、より細かい粒状構造はより強度があり、より高品質な溶接を示す。図３は、それぞれが内部粒状構造を示している様々な種類の溶接物の断面画像（３１０〜３５０）の幾つかの実施形態を示している。かかる断面画像は、各訓練溶接物を断面に沿って切断し、例えば、デジタルカメラ又はレーザスキャナを用いて断面の画像を取得することによって得られてもよい。断面画像は、例えば、訓練データの第１の部分（訓練ＣＳ画像１０４）として図１の機械学習システム１００によって読み込まれてもよい。
【００２０】
再度、図１を参照すると、訓練データは、作成した後の訓練溶接物を物理的に試験することに関連する試験結果データ１０８を含んでいてもよい。試験は非破壊試験（溶接構造を損なわずに保全する）又は破壊試験（溶接構造を破壊する）であってもよい。図４は、溶接物に試験結果データ１０８の少なくとも一部を生じさせるよう溶接構造に行われてもよい機械的試験の幾つかの実施形態を示している。図４に示す試験は、曲げ試験４１０、引張（引張り）試験４２０、及び破断試験４３０を含む破壊試験である。
【００２１】
図４を参照すると、溶接継手４１４（溶接ビードとの）を有する溶接物４１２の直線切断部が曲げ試験４１０にかけられている。曲げ試験４１０は、溶接区域（溶接ビードを含む）の延性、溶接溶込み、溶融、結晶（粒状）構造（破砕表面の）、及び強度等の様々な溶接特性を探るために行われてもよい。曲げ試験４１０は、溶接金属、ボンド部、溶接ビード、及び熱影響部の品質を判断することに役立つ。ビード試験４１０中の金属のいずれの亀裂も、亀裂を生じる原因となり得る溶融不足、溶込み不足、又は幾つかの他の状態を示す。金属の伸長は溶接物の延性を示すことに役立つ。破砕表面は溶接物の結晶又は粒状構造を明らかにする。大きい結晶は溶接施工手順の不具合又は溶接後の不十分な熱処理を示す傾向がある。高品質の溶接は小さい結晶（すなわち、より小さな粒状構造）を有している。
【００２２】
引張（引張り）試験４２０は、溶接継手４２２（溶接ビードを含む）の強度を探るために行われてもよい。試験中、溶接物４２４は一端で保持され、溶接物４２４が破損するまで他端で引張られる。溶接物４２４が破損する時の引張荷重又は引張りが判断され、合格／不合格判定のために標準測定と比較されてもよい。
【００２３】
破断試験４３０（例えば、切欠き破断試験）は、溶接物４３４の溶接突合せ継手４３２（溶接ビードを含む）の溶接金属が、例えば、スラグ巻込み、ガスポケット、溶融不足、及び酸化金属等の何らかの内部欠陥を有するかどうかを判断するために行われてもよい。スロットが溶接継手４３２の各側面に切削される。溶接物４３４は、２つの支持にわたって位置決めされ、スロット間の溶接区分が破断するまでハンマーで打撃される。溶接物の内部金属は不具合があるか検査されてもよい。不具合は合格／不合格判定のために標準測定と比較されてもよい。本明細書中で先に述べたように、例えば、硬さ試験、衝撃試験、溶接金属化学分析、マクロエッチング試験、トルク試験、ピール試験、放射線写真試験、又は超音波試験を含む、他の種類の試験結果データを生じる他の種類の試験も同様に可能である。
【００２４】
破壊試験が溶接物に行われると、他の試験をその同じ溶接物に行うことができなくなる可能性がある。しかし、破壊される溶接物として同じ（又は少なくとも極めて類似する）特性を有する他の溶接物は、他の試験を行うことができるように同じ溶接データ及び溶接施工手順を用いて作成することができる。そのため、試験結果データの少なくとも一部は、図１の機械学習システム１００を用いてアルゴリズム１０２を訓練するための訓練溶接物を部分的に表すよう、その種類の溶接物と相関関係にあってもよい。
【００２５】
図５は、図１の実施形態によるアルゴリズムを生成するための方法５００の一実施形態のフロー図を示している。結果として生じるアルゴリズムの意図する目的に応じて、異なる種類のアルゴリズムが生成されてもよい。図５の方法５００を参照すると、機械学習システム１００は訓練データを読み込み、訓練データを用いてアルゴリズムを訓練する。５１０において、機械学習システム１００は、複数の訓練溶接物のそれぞれのための少なくとも１つの訓練断面画像（第１の種類の訓練データ）を読み込み、ここで各訓練断面画像は対応する訓練溶接物の内部粒状構造を明らかにしている。再度述べるが、図３は本明細書中で溶接物の断面画像の幾つかの実施例を示している。５２０において、機械学習システム１００は複数の訓練溶接物の各溶接物を作成することに関連する訓練溶接データの少なくとも１つの記録（第２の種類の訓練データ）を読み込む。訓練溶接データは、例えば、継手種類データ、電流種類データ、トランスファモードデータ、母材データ、溶加材データ、シールドデータ、予熱／パス間データ、及び溶接パラメータデータを含んでいてもよい。溶接パラメータデータは、例えば、溶接電極データ、溶接電流データ、溶接電圧データ、ワイヤ供給速度データ、電極スティックアウトデータ、溶接波形データ、ウィービング幅データ、移動速度データ、又は溶接施工手順データを含んでいてもよい。
【００２６】
５３０において、機械学習システム１００は複数の訓練溶接物の各溶接物を試験することに関連する試験結果データ（任意の第３の種類の訓練データ）を読み込む。試験結果データは、例えば、曲げ試験データ、硬さ試験データ、引張試験データ、衝撃試験データ、溶接金属化学分析データ、マクロエッチング試験データ、トルク試験データ、ピール試験データ、破断試験データ、放射線写真試験データ、又は超音波試験データを含んでいてもよい。５４０において、機械学習システム１００は、複数の訓練溶接物の各訓練溶接物のための、訓練溶接物が仕様に適合するか又は仕様に適合しないことを示す真理データ（第４の種類の訓練データ）を読み込む。仕様は、例えば、強度仕様、延性仕様、硬度仕様、靱性仕様、又はビード粒状構造のパーセント改善仕様のうちの少なくとも１つを含んでいてもよい。他の種類の仕様も、他の実施形態により同様に可能である。複数の訓練溶接物の各訓練溶接物のための訓練断面画像、訓練溶接データ、試験結果データ（任意）、及び真理データは、一実施形態により、対応する訓練溶接物を表す、メモリ内に格納される少なくとも１つのデジタル記録として、機械学習システム内部で互いに関連している。
【００２７】
５５０において、機械学習システム１００は訓練データを用いてアルゴリズムを訓練する。再度述べるが、結果として生じるアルゴリズムの意図する目的に応じて、異なる種類のアルゴリズムが生成されてもよい。アルゴリズム（又はモデル）の訓練は機械学習システム１００内にプログラミングされた学習アプローチによって行われる。幾つかの学習アプローチは、例えば、線形回帰技術、ロジスティック回帰技術、決定木技術、Ｋ近傍法技術、Ｋ平均法技術、遺伝的アルゴリズム技術、進化アルゴリズム技術、勾配ブースティング技術、又はＡｄａＢｏｏｓｔ技術のうちの１つ以上を含んでいる。他の学習アプローチも、他の実施形態により同様に可能である。機械学習システム１００は、学習アプローチを実行するために、様々な実施形態による、例えば、サポートベクターマシン、テンソルプロセッシングユニット、グラフィックスプロセッシングユニット、人工神経ネットワーク、ベイジアンネットワーク、又は学習分類子システムを採用してもよい。
【００２８】
例えば、一実施形態において、学習アプローチ１０１は、アルゴリズムに溶接物に関する入力データが提示された場合に仕様に適合するか又は仕様に適合しないものとして溶接物を分類するためにアルゴリズムを訓練するよう、機械学習システム１００内にプログラミングされてもよい。別の実施形態において、学習アプローチ１０１は、アルゴリズムに溶接データのサンプル集合を入力データとして提示する場合に仕様に適合するか又は仕様に適合しない溶接物を結果として生じるために、溶接データのサンプル（例えば、実験）集合を用いることができることを分類するためにアルゴリズムを訓練するよう、機械学習システム１００内にプログラミングされてもよい。更に別の実施形態において、学習アプローチ１０１は、アルゴリズムに溶接物に関する入力データが提示された場合に溶接物を作成するために用いられた可能性のある一組の溶接データを判断するためにアルゴリズムを訓練するよう、機械学習システム１００内にプログラミングされてもよい。他の種類のアルゴリズムも、他の実施形態により同様に可能である。一実施形態によれば、機械学習システム１００によって訓練（生成）されるアルゴリズム（又はモデル）は、メモリ内に格納され、プロセッサが実行することができる一組のコンピュータ実行可能命令の形態を取っている。
【００２９】
一実施形態によれば、機械学習システム１００によって訓練（生成）されたアルゴリズム（又はモデル）は、アルゴリズムの意図する目的に対してアルゴリズムがどのくらい良好に機能するかを検証するために、別々の検証データセットに関して検証することができる。このように、仮に訓練されたアルゴリズムが（例えば、アルゴリズム開発者によって定義されたように）十分に機能しなければ、追加の及び／又は異なる訓練データが、許容できる性能を達成するための試行においてアルゴリズムを再訓練するために用いることができる。
【００３０】
図６は、図１の訓練プロセスを用いて試験溶接物６１０を仕様に適合するもの又は適合しないものとして分類するために訓練される訓練分類アルゴリズム６００の実施形態を図示している。一実施形態によれば、機械学習システム１００は、複数の訓練溶接物のための訓練データに関して訓練することによって、機械学習システム１００に分類アルゴリズム６００を生成させるようプログラミングされる学習アプローチ１０１を含んでいる。分類アルゴリズム６００は、試験溶接物６１０の少なくとも１つの試験断面画像６２０及び試験溶接物６１０を作成するために用いられる試験溶接データ６３０の少なくとも１つの記録が、入力として読み込まれ、訓練されるものとして分類アルゴリズム６００によって処理される場合に、試験溶接物を仕様に適合するもの又は仕様に適合しないものとして分類するために訓練される。仕様は、例えば、強度仕様、延性仕様、硬度仕様、靱性仕様、又はビード粒状構造のパーセント改善仕様のうちの１つであってもよい。このように、溶接物は、物理試験を行うことなく、仕様に適合するか又は適合しないかに関して試験することができる。
【００３１】
一実施例において、試験断面画像６２０及び試験溶接データ６３０に基づき、分類アルゴリズム６００は試験溶接物６１０を８５％の確率で強度仕様に適合する可能性があるものとして分類してもよい。別の実施例において、別の試験溶接物のための別の試験断面画像及び試験溶接データの別の集合に基づき、分類アルゴリズム６００は他の試験溶接物を７０％の確率で強度仕様に適合しない可能性があるものとして分類してもよい。
【００３２】
図７は、溶接物を作成するために用いられた場合に仕様に適合するか又はしない溶接物を結果として生じることができるものとして溶接データのサンプル集合７１０を分類するために訓練される訓練分類アルゴリズム７００の一実施形態を図示している。一実施形態によれば、機械学習システム１００は、複数の訓練溶接物のための訓練データに関して訓練することによって、機械学習システム１００に分類アルゴリズム７００を生成させるようプログラミングされる学習アプローチ１０１を含んでいる。分類アルゴリズム７００は、入力として読み込まれ、訓練されるものとして分類アルゴリズム７００によって処理される場合に、サンプル溶接物を作成するための溶接データのサンプル集合７１０を分類するために訓練される。溶接データのサンプル集合は、仕様に適合するか又は仕様に適合しないサンプル溶接物を結果として生じるものがサンプル溶接物を作成するために用いられる溶接データのサンプル集合であるように分類される。溶接データのサンプル集合７１０は、例えば、研究者がより高品質の溶接を作成するよう試みることにより、実験によって生成されてもよい。再度述べるが、仕様は、例えば、強度仕様、延性仕様、硬度仕様、靱性仕様、又はビード粒状構造のパーセント改善仕様のうちの１つであってもよい。このように、仕様に適合する一組の溶接データは、溶接データのサンプル集合に基づいて実際の溶接物を実際に作成する前に、そして、実際の溶接物に物理試験を行う前に、絞り込むことができる。
【００３３】
一実施例において、溶接データのサンプル集合７１０に基づき、分類アルゴリズム７００は、９５％の確立で延性仕様に適合する溶接物を結果として生じる可能性があるものとして溶接データのサンプル集合７１０を分類してもよい。別の実施例において、別の試験溶接物のための溶接データの別のサンプル集合に基づき、分類アルゴリズム７００は、８０％の確率で延性仕様に適合する溶接物を結果として生じない可能性があるものとして他の試験溶接物を分類してもよい。
【００３４】
図８は、アルゴリズム８００に、入力として試験溶接物８２０の断面の１つ以上の画像８３０が提示された場合に、試験溶接物８２０を作成するために用いられた可能性のある試験溶接データ８１０の新しい記録を判断するために訓練される訓練アルゴリズム８００の一実施形態を図示している。一実施形態によれば、機械学習システム１００は、複数の訓練溶接物のための訓練データに関して訓練することによって、機械学習システム１００に分類アルゴリズム８００を生成させるようプログラミングされる学習アプローチ１０１を含んでいる。分類アルゴリズム８００は、試験溶接物８２０の断面の少なくとも１つの画像８３０が入力として読み込まれ、アルゴリズム８００によって処理される場合に、試験溶接物８２０を作成するために用いられた可能性のある試験溶接データ８１０の少なくとも１つの新しい記録を判断するよう訓練される。アルゴリズム８００は、また、試験溶接物８２０が仕様に適合するか又は仕様に適合しない確率を生成するために訓練されてもよい。再度述べるが、仕様は、例えば、強度仕様、延性仕様、硬度仕様、靱性仕様、又はビード粒状構造のパーセント改善仕様のうちの１つであってもよい。このように、溶接データは実際の溶接物から引き出すことができる。更に、仕様に適合する溶接物の可能性は、溶接物に物理試験を実際に行わずに判断することができる。別の実施形態によれば、訓練アルゴリズム８００は、画像８３０が提示された場合に仕様に適合するか又は適合しない確率のみを生成する。更に別の実施形態によれば、訓練アルゴリズム８００は、画像８３０が提示された場合に試験溶接データ８１０の新しい記録のみを生成する。
【００３５】
一実施例において、断面画像８３０に基づき、アルゴリズム８００は、６５％の確率でビード粒状構造のパーセント改善仕様に適合する溶接物を結果として生じる可能性があるものとして試験溶接物８２０を分類してもよい。別の実施例において、別の試験溶接物のための別の断面画像に基づき、アルゴリズム８００は、７５％の確率でビード粒状構造のパーセント改善仕様に適合する溶接物を結果として生じない可能性があるものとして他の試験溶接物を分類してもよい。代替の実施形態によれば、断面画像及び結果として生じる試験溶接データの両方は、試験溶接物を仕様に適合するか又は適合しないものとして分類するためにアルゴリズム８００によって用いられる。
【００３６】
図９は、図１の機械学習システム１００の例示の実施形態を示している。機械学習システム１００は、バスサブシステム１１２を介して多数の周辺装置と通信する少なくとも１つのプロセッサ１１４（例えば、中央処理装置、テンソルプロセッシングユニット、グラフィックスプロセッシングユニット）を含んでいる。これらの周辺装置は、例えば、メモリサブシステム１２８及びファイルストレージサブシステム１２６を含むストレージサブシステム１２４、ユーザーインターフェース入力デバイス１２２、ユーザーインターフェース出力デバイス１２０、及びネットワークインターフェースサブシステム１１６を含んでいてもよい。入出力デバイスは機械学習システム１００とのユーザーの対話を可能にする。ネットワークインターフェースサブシステム１１６は外部ネットワークとの対話を提供し、他のコンピュータシステム内の対応するインターフェースデバイスに接続される。一実施形態において、プロセッサ１１４の少なくとも１つは、機械学習のために特別に作成された特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）であるテンソルプロセッシングユニット（ＴＰＵ）である。グラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）とは異なり、ＴＰＵはより大量の縮小精度演算に対処するよう構築されている。
【００３７】
ユーザーインターフェース入力デバイス１２２は、キーボード、マウス、トラックボール、タッチパッド、又はグラフィックスタブレット等のポインティングデバイス、スキャナ、ディスプレイに組み込まれるタッチスクリーン、音声認識システム等のオーディオ入力デバイス、マイクロフォン、及び／又は他の種類の入力デバイスを含んでいてもよい。一般に、用語「入力デバイス」の使用は、情報を機械学習システム１００又は通信ネットワークに入力するための可能性のある全ての種類のデバイス及び方法を含むことを意図している。
【００３８】
ユーザーインターフェース出力デバイス１２０は、ディスプレイサブシステム、プリンタ、ファックス機、又はオーディオ出力デバイス等の非視覚的表示を含んでいてもよい。ディスプレイサブシステムは、陰極線管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）等のフラットパネル装置、プロジェクション装置、又は可視画像を作成するための他の幾つかの機構を含んでいてもよい。ディスプレイサブシステムは、また、オーディオ出力デバイスを介するもの等の非視覚的表示を提供してもよい。一般に、用語「出力デバイス」の使用は、情報を機械学習システム１００からユーザー又は別の機械又はコンピュータシステムに出力するための可能性のある全ての種類のデバイス及び方法を含むことを意図している。
【００３９】
ストレージサブシステム１２４は、本明細書中に説明する幾つか又は全ての機能を提供するプログラミング及びデータ構造体を格納している。例えば、ストレージサブシステム１２４は、分類アルゴリズムの訓練を行うよう機械学習システム１００によって用いられるプログラミング済の学習アプローチ１０１の学習モデルを含んでいてもよい。
【００４０】
これらの学習モデルは、多くの場合、概してプロセッサ１１４単体で又は他のプロセッサと組み合わせて実行されるコンピュータ実行可能命令及びデータの形態を取っている。ストレージサブシステム１２４内で用いられるメモリ１２８は、プログラム実行中の命令及びデータを格納するためのメインランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１３０及び固定命令が格納される読出し専用メモリ（ＲＯＭ）１３２を含む多数のメモリを含むことができる。ファイルストレージサブシステム１２６は、プログラム及びデータファイルのための持続性ストレージを提供することができ、ハードディスクドライブ、関連するリムーバブルメディアに加えてフロッピーディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、光学式ドライブ、又はリムーバブルメディアカートリッジを含んでいてもよい。ある特定の実施形態の機能を実装しているコンピュータ実行可能命令及びデータは、ストレージサブシステム１２４内のファイルストレージサブシステム１２６によって、又は、プロセッサ１１４によってアクセス可能な他の機械内に格納されてもよい。
【００４１】
バスサブシステム１１２は、機械学習システム１００の種々のコンポーネント及びサブシステムに意図したように互いと通信させるための機構を提供する。バスサブシステム１１２は単一バスとして概略的に示しているが、バスサブシステムの代替実施形態は多重バスを用いてもよい。
【００４２】
機械学習システム１００は、ワークステーション、サーバ、コンピューティングクラスタ、ブレードサーバ、サーバファーム、又はその他任意のデータ処理システム或いはコンピューティングデバイスを含む様々な種類のものであってもよい。コンピューティングデバイス及びネットワークの絶えず変化する性質のため、図９に示す機械学習システム１００の説明は、幾つかの実施形態を示すための特定の実施例としてのみを目的としている。図９に示す機械学習システム１００よりも多くの、若しくは、少ないコンポーネントを有する、機械学習システム１００の他の多くの構成が可能である。
【００４３】
開示する実施形態をかなり詳細に示し、説明してきたが、添付特許請求の範囲の適用範囲をかかる詳細に制限するか、又は、何らかの方法で限定することは、意図するものではない。無論、主題の様々な態様を説明するために、コンポーネント又は手法の想定できる組み合わせの全てを説明することは不可能である。従って、開示は、図示し、説明した特定の詳細又は例示する実施例に限定されるものではない。それ故に、本開示は、米国特許法第１０１条（３５Ｕ．Ｓ．Ｃ．§１０１）の法定主題要件を満足させる添付特許請求の範囲の適用範囲に入る変更、改良、及び変形例を包含することを目的としている。特定の実施形態の上記の説明は、一例として与えられている。与えた開示から、当業者は、一般的発明概念及び付随する利点を理解するだけでなく、開示した構造及び方法に対する明白な、様々な変更及び修正を見出すであろう。従って、添付特許請求の範囲及びその均等物によって定義されるように、一般的発明概念の精神及び適用範囲に入るような全てのかかる変更及び修正をカバーすることが求められている。
【符号の説明】
【００４４】
１００  機械学習システム
１０２  アルゴリズム
１０４  訓練ＣＳ画像
１０６  訓練溶接データ
１０８  試験結果データ
１１０  真理データ
１１２  バスサブシステム
１１４  プロセッサ
１１６  ネットワークインターフェースサブシステム
１２０  ユーザーインターフェース出力デバイス
１２２  ユーザーインターフェース入力デバイス
１２４  ストレージサブシステム
１２６  ファイルストレージサブシステム
１２８  メモリサブシステム
４１０  曲げ試験
４１２、４２４、４３４  溶接物
４１４、４２２  溶接継手
４２０  引張（引張り）試験
４３０  破断試験
４３２  溶接突合せ継手
５００  方法
６００、７００、８００  分類アルゴリズム
６１０、８２０  試験溶接物
６２０、８３０  試験断面画像
６３０、８１０  試験溶接データ
【図１】
2019005809.tif 000003
【図２】
2019005809.tif 000004
【図３】
2019005809.tif 000005
【図４】
2019005809.tif 000006
【図５】
2019005809.tif 000007
【図６】
2019005809.tif 000008
【図７】
2019005809.tif 000009
【図８】
2019005809.tif 000010
【図９】
2019005809.tif 000011
【外国語明細書】
2019005809000001.pdf