(57)【要約】【課題】溶接工程において消費される消耗品の消費量を削減することができる消費量調整装置を提供する。【解決手段】溶接工程における消耗品の消費量を調整する消費量調整装置であって、溶接工程中又は溶接工程後の溶接状態を示す溶接データを取得する取得部と、該取得部にて取得した溶接データに基づいて、前記消耗品の消費量が削減されるように、前記消費量を調整する消費量調整部とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
溶接工程における消耗品の消費量を調整する消費量調整装置であって、
溶接工程中又は溶接工程後の溶接状態を示す溶接データを取得する取得部と、
該取得部にて取得した溶接データに基づいて、前記消耗品の消費量が削減されるように、前記消費量を調整する消費量調整部と
を備える消費量調整装置。
【請求項２】
前記取得部にて取得した溶接データに基づいて、溶接結果の良否を判定する良否判定部を備え、
前記消費量調整部は、
前記良否判定部が良と判定した場合、前記消費量が減少し、前記良否判定部が否と判定した場合、前記消費量が増加するように、前記消費量の増減を決定する
請求項１に記載の消費量調整装置。
【請求項３】
前記消費量調整部は、
前記消耗品に係る消費量を減少させた結果、溶接結果が良好な状態から不良状態に変化した場合、減少前の前記消費量にて調整を確定させ、確定させた前記消費量を記憶部に記憶させる
請求項２に記載の消費量調整装置。
【請求項４】
前記良否判定部は、
前記溶接データが入力された場合、該溶接データが得られるときの溶接工程に係る溶接結果の良否を示すデータを出力するようにニューラルネットワークを学習させた良否判定ニューラルネットワークを備える
請求項２又は請求項３に記載の消費量調整装置。
【請求項５】
前記消費量調整部は、
前記溶接データが入力された場合、前記消耗品の消費量を削減可能な、前記消費量の増減を示すデータを出力するようにニューラルネットワークを学習させた消費量調整ニューラルネットワークを備える
請求項１に記載の消費量調整装置。
【請求項６】
前記消費量調整ニューラルネットワークは、前記消費量の増減量を示すデータを出力する
請求項５に記載の消費量調整装置。
【請求項７】
前記取得部にて取得した溶接データに基づいて、溶接結果の良否を判定する良否判定部と、
前記消費量を増減させた後に得られる前記良否判定部の判定結果に基づいて、前記消費量調整ニューラルネットワークを学習させる学習処理部と
を備える請求項５又は請求項６に記載の消費量調整装置。
【請求項８】
前記学習処理部は、
前記良否判定部が良と判定した場合、前記消費量が減少し、前記良否判定部が否と判定した場合、前記消費量が増加するように、前記消費量調整ニューラルネットワークを学習させる
請求項７に記載の消費量調整装置。
【請求項９】
前記学習処理部は、
溶接結果が良好及び不良の中間的状態である場合、前記消費量が維持されるように前記消費量調整ニューラルネットワークを学習させる
請求項８に記載の消費量調整装置。
【請求項１０】
前記良否判定部は、
前記溶接データが入力された場合、該溶接データが得られるときの溶接工程に係る溶接結果の良否を示すデータを出力するようにニューラルネットワークを学習させた良否判定ニューラルネットワークを備える
請求項７〜請求項９までのいずれか一項に記載の消費量調整装置。
【請求項１１】
前記消費量調整ニューラルネットワークは、前記良否判定ニューラルネットワークの全部又は一部と実質的同一のネットワーク構成を含む
請求項１０に記載の消費量調整装置。
【請求項１２】
前記溶接データは、
溶接工程中に検出された溶接電流及び溶接電圧、溶接ワイヤの送給速度、短絡状況、溶接工程中に集音された溶接音、並びに溶接工程後に撮像された溶接部位の画像の少なくとも一つを示すデータを含む
請求項１〜請求項１１までのいずれか一項に記載の消費量調整装置。
【請求項１３】
前記消耗品は、
ガスシールドアーク溶接で消費されるシールドガス、又は溶接工程で消費される溶接ワイヤを含む
請求項１〜請求項１２までのいずれか一項に記載の消費量調整装置。
【請求項１４】
請求項１〜請求項１３までのいずれか一項に記載の消費量調整装置と、
溶接トーチを保持する溶接ロボットと、
前記溶接トーチに溶接電流を供給する溶接電源と
を備える溶接システム。
【請求項１５】
溶接工程における消耗品の消費量を調整する消費量調整方法であって、
溶接工程中又は溶接工程後の溶接状態を示す溶接データを取得し、
取得した溶接データに基づいて、前記消耗品の消費量が削減されるように、前記消費量を調整する
消費量調整方法。
【請求項１６】
コンピュータに、溶接工程における消耗品の消費量を調整させるためのコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータに、
溶接工程中又は溶接工程後の溶接状態を示す溶接データを取得し、
取得した溶接データに基づいて、前記消耗品の消費量が削減されるように、前記消費量を調整する
処理を実行させるための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、溶接工程における消耗品の消費量を調整する消費量調整装置、溶接システム、消費量調整方法及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
溶接方法の一つに、消耗電極式のガスシールドアーク溶接法がある。ガスシールドアーク溶接法は、母材の被溶接部に送給された溶接ワイヤと、母材との間にアークを発生させ、アークの熱によって母材を溶接する手法であり、特に高温になった母材の酸化を防ぐために、シールドガスを溶接部周辺に噴射しながら溶接を行うものである。
【０００３】
一方、溶接工程中に検出される溶接モニタデータ、例えば溶接電流を取得し、グラフ化する技術がある。また、溶接工程後に撮像された画像データ、又はレーザによって計測された溶接部位の外観データを解析し、溶接結果の良否を判定する技術がある。更に、溶接部位を撮像して得られる画像データ、当該画像データを処理することにより得られるビードの外観データ、スパッタ発生量データ等を用いた機械学習により、溶接条件を自動的に設定する技術がある（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７−３００１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
消耗電極式のガスシールドアーク溶接法において用いられるシールドガス及び溶接ワイヤは消耗品である。消耗品の消費量は少な過ぎると、溶接結果が不良になるため、通常、消耗品の消費量は多目に設定されている。消耗品の消費量は一度設定されると、その設定値がその後に変更されることは少ない。このため、本来、溶接に必要な量よりも多量の消耗品が消費される傾向にあり、コスト増及び環境への負荷が問題であった。
【０００６】
本発明の目的は、溶接工程において消費される消耗品の消費量を削減することができる消費量調整装置、溶接システム、消費量調整方法及びコンピュータプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る消費量調整装置は、溶接工程における消耗品の消費量を調整する消費量調整装置であって、溶接工程中又は溶接工程後の溶接状態を示す溶接データを取得する取得部と、該取得部にて取得した溶接データに基づいて、前記消耗品の消費量が削減されるように、前記消費量を調整する消費量調整部とを備える。
【０００８】
本態様によれば、取得部は溶接データを取得し、消費量調整部は取得された溶接データに基づいて、消費量を調整する。溶接データは、溶接の状態を示す情報であり、消費量を削減することが可能であるか否か、あるいは消費量を増加させるべきか否か等の判定に資する情報が含まれる。消費量調整部は、かかる溶接データを用いることによって、溶接結果を悪化させないで前記消耗品の消費量が削減されるよう、消費量の調整することができる。従って、溶接工程において消費される消耗品の消費量を削減することができる。
【０００９】
本発明に係る消費量調整装置は、前記取得部にて取得した溶接データに基づいて、溶接結果の良否を判定する良否判定部を備え、前記消費量調整部は、前記良否判定部が良と判定した場合、前記消費量が減少し、前記良否判定部が否と判定した場合、前記消費量が増加するように、前記消費量の増減を決定する。
【００１０】
本態様によれば、溶接結果が良好な場合、消費量調整装置は、消耗品が過剰である可能性があるため、消耗品の消費量を減少させる。溶接結果が不良な場合、消費量調整装置は、消耗品が不足している可能性があるため、消耗品の消費量を増加させる。かかる調整処理によって、溶接結果を極力悪化させないように、消耗品の消費量を減少させることができる。
【００１１】
本発明に係る消費量調整装置は、前記消費量調整部は、前記消耗品に係る消費量を減少させた結果、溶接結果が良好な状態から不良状態に変化した場合、減少前の前記消費量にて調整を確定させ、確定させた前記消費量を記憶部に記憶させる。
【００１２】
本態様によれば、消耗品の消費量を最小化することができ、最小消費量にて調整が確定する。なお、当該最小の消費量は、必ずしも論理的な最小の消費量では無い。最小の消費量は、消耗品の消費量を減少させて溶接を行ったところ、溶接結果が良好な状態から不良状態に変化したときの、消費量減少前の消費量を意味する。
以後、記憶部が記憶している消費量に基づいて、直ちに最小の消費量に調整することが可能である。
【００１３】
本発明に係る消費量調整装置は、前記良否判定部は、前記溶接データが入力された場合、該溶接データが得られるときの溶接工程に係る溶接結果の良否を示すデータを出力するようにニューラルネットワークを学習させた良否判定ニューラルネットワークを備える。
【００１４】
本態様によれば、良否判定ニューラルネットワークは、例えば学習済み深層ニューラルネットワークであり、溶接結果の良否を適切に判定することができる。当該ニューラルネットワークの種類は特に限定されるものでは無い。ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）、ＬＳＴＭ（Long Short-Term Memory）等、溶接データの特性に合わせて、適宜選択すれば良い。
【００１５】
本発明に係る消費量調整装置は、前記消費量調整部は、前記溶接データが入力された場合、前記消耗品の消費量を削減可能な、前記消費量の増減を示すデータを出力するようにニューラルネットワークを学習させた消費量調整ニューラルネットワークを備える。
【００１６】
本態様によれば、消費量調整ニューラルネットワークは、例えば学習済み深層ニューラルネットワークであり、消耗品の増減を適切に調整することができる。当該ニューラルネットワークの種類は特に限定されるものでは無い。ＣＮＮ、ＲＮＮ、ＬＳＴＭ等、溶接データの特性に合わせて、適宜選択すれば良い。
【００１７】
本発明に係る消費量調整装置は、前記消費量調整ニューラルネットワークは、前記消費量の増減量を示すデータを出力する。
【００１８】
本態様によれば、消費量調整ニューラルネットワークは、消耗品の消費量を減少させるべきか否かでは無く、調整可能な消費量の増減量を出力することができる。例えば、消費量調整ニューラルネットワークは、溶接結果が非常に安定している場合、大きな減少量を出力し、溶接結果が良好であるものの不安定であるような場合、小さな減少量を出力することができる。従って、より速やかに消耗品の消費量を削減させることができる。
【００１９】
本発明に係る消費量調整装置は、前記取得部にて取得した溶接データに基づいて、溶接結果の良否を判定する良否判定部と、前記消費量を増減させた後に得られる前記良否判定部の判定結果に基づいて、前記消費量調整ニューラルネットワークを学習させる学習処理部とを備える。
【００２０】
本態様によれば、消費量調整ニューラルネットワークは、消耗品の消費量を増減させたときの溶接結果を示すデータを用いて、学習を行う。従って、溶接結果が悪化しないよう、より効果的に消耗品の消費量を削減させることができる。
【００２１】
本発明に係る消費量調整装置は、前記学習処理部は、前記良否判定部が良と判定した場合、前記消費量が減少し、前記良否判定部が否と判定した場合、前記消費量が増加するように、前記消費量調整ニューラルネットワークを学習させる。
【００２２】
本態様によれば、消耗品の消費量が削減される方向に消費量調整ニューラルネットワークを学習させることができる。当該学習により、消耗品の消費量を最小化させることができる。
【００２３】
本発明に係る消費量調整装置は、前記学習処理部は、溶接結果が良好及び不良の中間的状態である場合、前記消費量が維持されるように前記消費量調整ニューラルネットワークを学習させる。
【００２４】
本態様によれば、溶接結果が良好及び不良の中間的状態である場合、前記消費量が維持されるように前記消費量調整ニューラルネットワークを学習させる。中間的状態は、溶接結果が比較的良好な状態ではあるものの、これ以上消費量を減少させた場合、溶接結果が悪化する可能性がある状態である。当該学習により、消耗品の消費量を最小化させ、かつ溶接結果を良好な状態で安定化させることができる。
【００２５】
本発明に係る消費量調整装置は、前記良否判定部は、前記溶接データが入力された場合、該溶接データが得られるときの溶接工程に係る溶接結果の良否を示すデータを出力するようにニューラルネットワークを学習させた良否判定ニューラルネットワークを備える。
【００２６】
本態様によれば、良否判定ニューラルネットワークは、例えば学習済み深層ニューラルネットワークであり、溶接結果の良否を適切に判定することができる。良否判定ニューラルネットワークの良否判定結果を用いることによって、より効果的に消費量調整ニューラルネットワークを学習させることができる。
【００２７】
本発明に係る消費量調整装置は、前記消費量調整ニューラルネットワークは、前記良否判定ニューラルネットワークの全部又は一部と実質的同一のネットワーク構成を含む。
【００２８】
本態様によれば、消費量調整ニューラルネットワークは、良否判定ニューラルネットワークの全部又は一部と実質的同一のニューロン構成を含む。例えば、消費量調整ニューラルネットワークの一部は、良否判定ニューラルネットワークの全部又は一部と同じ又は実質的同一の中間層及び重み係数を有する。溶接結果の良否の判定と、消耗品の消費量の増減の判定は、一部共通する特徴を有しているため、良否判定ニューラルネットワークを消費量調整ニューラルネットワークに流用することができる。つまり、消費量調整ニューラルネットワークの重み係数の初期値を、より適切な値に設定することができる。従って、消耗品の増減を学習させるための学習データが不足していても、溶接データ及び溶接結果の良否を示すデータの学習データを十分に用意することができれば、消費量調整ニューラルネットワークの重み係数の初期値を適切に設定し、消費量調整ニューラルネットワークをより効率的に学習させることができる。なお、言うまでも無く、消費量調整ニューラルネットワーク及び良否判定ニューラルネットワークのネットワーク構造を同一に構成しても良い。
【００２９】
本発明に係る消費量調整装置は、前記溶接データは、溶接工程中に検出された溶接電流及び溶接電圧、溶接ワイヤの送給速度、短絡状況、溶接工程中に集音された溶接音、並びに溶接工程後に撮像された溶接部位の画像の少なくとも一つを示すデータを含む。
【００３０】
本態様によれば、溶接工程中に検出された溶接電流及び溶接電圧、溶接ワイヤの送給速度、短絡状況、溶接工程中に集音された溶接音、並びに溶接工程後に撮像された溶接部位の画像の少なくとも一つを示すデータを用いて、消耗品の増減を決定することができる。
【００３１】
本発明に係る消費量調整装置は、前記消耗品は、ガスシールドアーク溶接で消費されるシールドガス、又は溶接工程で消費される溶接ワイヤを含む。
【００３２】
本態様によれば、シールドガス又は溶接ワイヤの消費量を削減することができる。
【００３３】
本発明に係る溶接システムは、上述のいずれか一つの消費量調整装置と、溶接トーチを保持する溶接ロボットと、前記溶接トーチに溶接電流を供給する溶接電源とを備える。
【００３４】
本態様によれば、溶接ロボット及び溶接電源を備えた溶接システムは、溶接工程において消費される消耗品の消費量を削減することができる。なお、消費量調整装置は、溶接ロボット及び溶接電源の内部に設けても良いし、溶接ロボット及び溶接電源の動作を制御する制御装置の内部に設けても良いし、溶接ロボット、溶接電源及び制御装置の外部に別体で備えても良い。また、消費量調整装置はサーバであっても良く、制御装置又は溶接電源は、当該サーバと通信を行い、消耗品の消費量を削減するように構成しても良い。
【００３５】
本発明に係る消費量調整方法は、溶接工程における消耗品の消費量を調整する消費量調整方法であって、溶接工程中又は溶接工程後の溶接状態を示す溶接データを取得し、取得した溶接データに基づいて、前記消耗品の消費量が削減されるように、前記消費量を調整する。
【００３６】
本態様によれば、溶接工程において消費される消耗品の消費量を削減することができる。消費量調整方法は、溶接システムを構成する溶接電源、制御装置等が自動的に実施する態様であっても良いし、作業員が溶接システムに、消費量調整装置を接続して消費量調整方法を実施させても良い。
【００３７】
本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、溶接工程における消耗品の消費量を調整させるためのコンピュータプログラムであって、前記コンピュータに、溶接工程中又は溶接工程後の溶接状態を示す溶接データを取得し、取得した溶接データに基づいて、前記消耗品の消費量が削減されるように、前記消費量を調整する処理を実行させる。
【００３８】
本態様によれば、コンピュータを上記消費量調整装置として機能させることができる。
【発明の効果】
【００３９】
本発明によれば、溶接工程において消費される消耗品の消費量を削減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】実施形態１に係るアーク溶接システムを示す模式図である。
【図２】実施形態１に係る消費量調整装置を示すブロック図である。
【図３】実施形態１に係る消費量調整装置を示す機能ブロック図である。
【図４】実施形態１に係る増減調整方法を示すフローチャートである。
【図５】実施形態２に係る消費量調整装置を示す機能ブロック図である。
【図６】消費量調整部のネットワーク構成を示す概念図である。
【図７】実施形態３に係る消費量調整装置を示す機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００４１】
以下、本発明をその実施形態を示す図面に基づいて詳述する。また、以下に記載する実施形態の少なくとも一部を任意に組み合わせてもよい。
（実施形態１）
図１は実施形態１に係るアーク溶接システムを示す模式図である。本実施形態に係るアーク溶接システムは、消耗電極式のガスシールドアーク溶接機であり、溶接ロボット１、溶接電源２、制御装置３、撮像装置４及び消費量調整装置５とを備える。消費量調整装置５は制御装置３に設けられている。
【００４２】
溶接ロボット１は、母材Ａのアーク溶接を自動で行うものである。溶接ロボット１は、床面の適宜箇所に固定される基部を備える。基部には、複数のアームが軸部を介して回動可能に連結しており、アームの先端部には溶接トーチ１１が保持されている。また、アームの適宜箇所にワイヤ送給装置１２が設けられている。各アームの連結部分にはモータが設けられており、モータの回転駆動力によって軸部を中心に各アームが回動する。モータの回転は制御装置３によって制御されている。制御装置３は、各アームを回動させることによって、母材Ａに対して溶接トーチ１１を上下前後左右に移動させることができる。また、各アームの連結部分には、アームの回動位置を示す信号を制御装置３へ出力するエンコーダが設けられており、制御装置３は、エンコーダから出力された信号に基づいて、溶接トーチ１１の位置を認識する。
【００４３】
溶接トーチ１１は、銅合金等の導電性材料からなり、溶接対象の母材Ａへ溶接ワイヤＷを案内すると共に、アークの発生に必要な溶接電流を供給する円筒形状のコンタクトチップを有する。溶接電流は溶接電源２から供給される。溶接ワイヤＷは、図示しないワイヤ供給源からワイヤ送給装置１２によって溶接トーチ１１に供給される。溶接ワイヤＷは、例えばソリッドワイヤであり、消耗電極として機能する。
コンタクトチップは、その内部を挿通する溶接ワイヤＷに接触し、溶接電流を溶接ワイヤＷに供給する。また、溶接トーチ１１は、コンタクトチップを囲繞する中空円筒形状をなし、先端の開口から母材Ａへシールドガスを噴射するノズルを有する。シールドガスは、アークによって溶融した母材Ａ及び溶接ワイヤＷの酸化を防止するためのものである。シールドガスは、例えば炭酸ガス、炭酸ガス及びアルゴンガスの混合ガス、アルゴン等の不活性ガス等である。シールドガスは溶接電源２から供給される。
【００４４】
溶接電源２は、電源部２１、ワイヤ送給制御部２２、シールドガス供給部２３及び検出部２４を備える。電源部２１は、給電ケーブルを介して、溶接トーチ１１のコンタクトチップ及び母材Ａに接続され、溶接電流を供給する。ワイヤ送給制御部２２は、ワイヤ送給装置１２による溶接ワイヤＷの送給速度を制御する。溶接ワイヤＷの送給速度は溶接電流の値に対応している。シールドガス供給部２３は、シールドガスを溶接トーチ１１に供給する。検出部２４は、溶接工程中、アークを流れる溶接電流を検出する電流検出部、溶接トーチ１１及び母材Ａに印加される電圧を検出する電圧検出部を含む。電源部２１は、検出部２４にて検出された溶接電流及び溶接電圧に基づいてＰＷＭ制御された直流電流を出力する電源回路、信号処理回路等を含む。また、溶接電源２は、溶接工程中の溶接状態を示す溶接モニタデータを制御装置３へ出力する。溶接モニタデータは、例えば、溶接工程中に検出された溶接電流又は溶接電圧を示す溶接電流データ又は溶接電圧データである。また溶接モニタデータとして、溶接ワイヤＷの送給速度を示す送給速度データ、短絡状況を示す短絡状況データ、図示しないマイクで集音して得られる溶接音データを制御装置３へ出力しても良い。
【００４５】
撮像装置４は、溶接工程後、母材Ａの溶接部位を撮像し、撮像して得た画像データを制御装置３へ出力する。
【００４６】
制御装置３は、溶接ロボット１の動作を制御すると共に、溶接電源２に溶接電流、溶接電圧、溶接ワイヤＷの送給速度、シールドガスの供給量等の溶接条件を溶接電源２へ出力して溶接電源２の動作を制御する。制御装置３は、母材Ａの材質及び開先の種類等に対する各種溶接条件を記憶している。制御装置３が記憶する上記溶接条件は必ずしも最適なものでは無く、シールドガス、溶接ワイヤＷ等、溶接工程における消耗品の消費量については、溶接結果が悪化しない範囲で最小化されるように、消費量調整装置５によって調整されている。
【００４７】
図２は実施形態１に係る消費量調整装置５を示すブロック図である。消費量調整装置５は、当該消費量調整装置５の各構成部の動作を制御する制御部５０を備える。制御部５０には、入力部５０ａ、出力部５０ｂ及び記憶部５０ｃが接続されている。
【００４８】
記憶部５０ｃは、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ROM）、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリである。記憶部５０ｃは、溶接結果が悪化しない範囲において溶接工程で消費される消耗品の消費量を最小化するためのコンピュータプログラム５０ｄを記憶している。
【００４９】
制御部５０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）又はマルチコアＣＰＵ等のプロセッサ、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、入出力インタフェース等を有するコンピュータであり、インタフェースには、入力部５０ａ、出力部５０ｂ及び記憶部５０ｃが接続されている。制御部５０は、記憶部５０ｃが記憶するコンピュータプログラム５０ｄを実行することにより、消耗品の消費量を最小化させる消費量調整方法を実施し、コンピュータを消費量調整装置５として機能させる。
【００５０】
入力部５０ａは、溶接電源２及び撮像装置４に接続されている。入力部５０ａには、溶接電源２から出力された溶接モニタデータと、撮像装置４から出力された画像データが入力される。溶接モニタデータは、例えば溶接電流、溶接電圧、溶接ワイヤＷの送給速度、短絡状況、溶接音等を示す時系列データである。画像データはビードの外観を表したデータである。
【００５１】
出力部５０ｂは、溶接ロボット１及び溶接電源２に接続されている。制御部５０は、消耗品の消費量を制御するための制御データを溶接電源２へ出力する。当該データは、消費量の増減を指示するデータであっても良いし、増減調整後の消費量を示すデータであっても良い。
【００５２】
図３は実施形態１に係る消費量調整装置５を示す機能ブロック図である。消費量調整装置５は、機能ブロックとして、溶接モニタデータ取得部５１ａと、画像データ取得部５１ｂと、第１良否判定部５２ａと、第２良否判定部５２ｂと、良否総合判定部５４と、消費量調整部５５と、消費量制御部５６、最小消費量記憶部５７とを備える。
【００５３】
溶接モニタデータ取得部５１ａは、溶接電源２から出力される溶接モニタデータを取得し、取得した溶接モニタデータを第１良否判定部５２ａへ出力する。
【００５４】
画像データ取得部５１ｂは、撮像装置４から出力された画像データを取得し、取得した画像データを第２良否判定部５２ｂへ出力する。
【００５５】
第１良否判定部５２ａは、溶接モニタデータが入力された場合、当該溶接モニタデータが得られるときの溶接工程に係る溶接結果の良否を示すデータを出力する良否判定ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）５３ａを備える。良否判定ＲＮＮ５３ａは、例えば、学習済みの再帰型ニューラルネットワークである。
良否判定ＲＮＮ５３ａは、例えば、溶接結果が良好である確率を示したデータを出力する第１ニューロンと、溶接結果が不良である確率を示したデータを出力する第２ニューロンとを出力層に備える。この場合、上記良否を示すデータは、第１及び第２ニューロンから出力されたデータである。
また、良否判定ＲＮＮ５３ａは、溶接結果の良否を２値で出力するニューロンを出力層に備えても良い。この場合、上記良否を示すデータは、当該ニューロンから出力された２値のデータである。
更に、良否判定ＲＮＮ５３ａは、溶接結果の良否の程度を示すアナログ値を出力するニューロンを出力層に備えても良い。
良否判定ＲＮＮ５３ａは、溶接モニタデータ（入力データ）と、当該溶接データに対応する溶接結果の良否を示すデータ（教師データ）を学習データとして、学習前の再帰型深層ニューラルネットワークに与えることによって学習させれば良い。
なお、良否判定ＲＮＮ５３ａの中間層の層数、各層のニューロン数等、その構造は特に限定されるものでは無い。また、良否判定ＲＮＮ５３ａは必ずしも再帰型ニューラルネットワークである必要は無く、その他の種類のニューラルネットワークで構成しても良い。
【００５６】
第２良否判定部５２ｂは、画像データが入力された場合、当該画像データが得られるときの溶接工程に係る溶接結果の良否を示すデータを出力する良否判定ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）５３ｂを備える。良否判定ＣＮＮ５３ｂは、学習済みの畳み込みニューラルネットワークである。
良否判定ＣＮＮ５３ｂは、例えば、溶接結果が良好である確率を示したデータを出力する第３ニューロンと、溶接結果が不良である確率を示したデータを出力する第３ニューロンとを出力層に備える。この場合、上記良否を示すデータは、第３及び第４ニューロンから出力されたデータである。
また、良否判定ＣＮＮ５３ｂは、溶接結果の良否を２値で出力するニューロンを出力層に備えても良い。この場合、上記良否を示すデータは、当該ニューロンから出力された２値のデータである。
更に、良否判定ＣＮＮ５３ｂは、溶接結果の良否の程度を示すアナログ値を出力するニューロンを出力層に備えても良い。
良否判定ＣＮＮ５３ｂは、画像データ（入力データ）と、当該溶接データに対応する溶接結果の良否を示すデータ（教師データ）を学習データとして、学習前の畳み込みニューラルネットワークに与えることによって学習させれば良い。
なお、良否判定ＣＮＮ５３ｂの中間層の層数、各層のニューロン数等、その構造は特に限定されるものでは無い。また、良否判定ＣＮＮ５３ｂは必ずしも畳み込みニューラルネットワークである必要は無く、その他の種類のニューラルネットワークで構成しても良い。
【００５７】
良否総合判定部５４は、第１良否判定部５２ａ及び第２良否判定部５２ｂから出力されたデータに基づいて、溶接結果の良否を判定し、判定結果を消費量調整部５５へ出力する。
例えば、良否総合判定部５４は、良否判定ＲＮＮ５３ａの第１及び第２ニューロンから出力されたデータと、良否判定ＣＮＮ５３ｂの第３及び第４ニューロンから出力されたデータとを総合して判定する。具体的には、第１ニューロン及び第３ニューロンから出力されたデータの値の和と、第２及び第４ニューロンから出力されたデータの値の和とを比較することによって、溶接結果の良否を判定すると良い。また、各ニューロンから出力されるデータの値を重み付け加算して比較しても良い。
また、良否判定ＲＮＮ５３ａ及び良否判定ＣＮＮ５３ｂから２値データが出力される構成の場合、良否総合判定部５４は、第１良否判定部５２ａ及び第２良否判定部５２ｂの双方が、良好であることを示すデータを出力している場合、良と判定し、第１良否判定部５２ａ及び第２良否判定部５２ｂの一方が不良であることを示すデータを出力している場合、不良と判定する。なお、総合判定の方法は一例であり、第１良否判定部５２ａ及び第２良否判定部５２ｂの一方が、良好であることを示すデータを出力している場合、良と判定するように構成しても良い。
【００５８】
消費量調整部５５は、良否総合判定部５４の判定結果が良である場合、消耗品の消費量が減少し、判定結果が不良である場合、消耗品の消費量が増加するように消費量の増減を決定し、増減の決定結果を消費量制御部５６へ出力する。判定結果は、例えば２値データであり、消費量調整部５５は、消費量を増加させることを示すデータ、減少させることを示すデータのいずれかを消費量制御部５６へ出力する。
また、消費量調整部５５は、消耗品に係る消費量を減少させる決定を行った結果、溶接結果が良好な状態から不良状態に変化した場合、減少させる前の消費量を最小消費量記憶部５７に記憶させる。なお、最小消費量は、標準値としての消耗品の消費量と、最小化されたときの消費量の差分である調整量に相当する値であっても良いし、最小化された消費量に相当する値であっても良い。
【００５９】
消費量制御部５６は、消費量調整部５５の決定に基づいて、消耗品の消費量を制御するための制御データを溶接電源２へ出力することによって、消耗品の消費量を制御する。ただし、最小消費量記憶部５７が最小の消費量を記憶している場合、消費量制御部５６は、最小消費量記憶部５７が記憶する消費量に基づいて、消耗品の消費量を制御する。
【００６０】
次に消耗品の消費量調整に係る制御部５０の処理手順を説明する。
図４は実施形態１に係る増減調整方法を示すフローチャートである。制御部５０は、例えば以下の処理を溶接工程毎に繰り返し実行する。制御部５０は、記憶部５０ｃが最小消費量を記憶しているか否かを判定する（ステップＳ１１）。最小消費量を記憶していると判定した場合（ステップＳ１１：ＹＥＳ）、制御部５０は記憶部５０ｃが記憶する最小消費量に基づいて、消耗品の消費量を制御する（ステップＳ１２）。例えば、制御部５０は、最小消費量を示す制御データを溶接電源２へ出力することによって、消費量を制御する。もちろん、制御部５０は、消費量を当該最小消費量とするための増減量を示す制御データを溶接電源２へ出力することによって、消費量を制御しても良い。
【００６１】
記憶部５０ｃが最小消費量を記憶していないと判定した場合（ステップＳ１１：ＮＯ）、制御部５０は、溶接モニタデータを取得し（ステップＳ１３）、画像データを取得する（ステップＳ１４）。そして、制御部５０は、取得した溶接モニタデータ及び画像データに基づいて、溶接結果の良否を判定する（ステップＳ１５）。例えば、制御部５０は、学習済みの良否判定ＲＮＮ５３ａ及び良否判定ＣＮＮ５３ｂを用いて、溶接結果の良否を判定する。
【００６２】
次いで、溶接結果が良好であると判定した場合（ステップＳ１５：ＹＥＳ）、制御部５０は、消耗品の消費量を減少させる（ステップＳ１６）。溶接結果が不良であると判定した場合（ステップＳ１５：ＮＯ）、消耗品を減少させた結果、溶接結果が良好な状態から不良状態に変化したか否かを判定する（ステップＳ１７）。当該不良状態への変化は、言うまでも無く、１つの溶接結果のみで判定する構成に限定されるものでは無く、２つ以上の溶接結果を用いて判断する構成も含まれる。例えば、１０回中、一定の割合以上、溶接結果が不良状態である場合、不良状態へ変化したと判定しても良い。溶接結果が良好な状態から不良状態に変化していないと判定した場合（ステップＳ１７：ＮＯ）、制御部５０は、消耗品の消費量を増加させる（ステップＳ１８）。ステップＳ１６、又はステップＳ１８の処理を終えた制御部５０は、決定結果に基づいて、消費量を制御する（ステップＳ１９）。具体的には、制御部５０は、調整処理後の消費量を示す制御データを溶接電源２へ出力することによって、消費量を制御する。もちろん、制御部５０は、消費量の増減量を示す制御データを溶接電源２へ出力することによって、消費量を制御しても良い。
【００６３】
消耗品の消費量を減少させた結果、溶接結果が良好な状態から不良状態に変化したと判定した場合（ステップＳ１７：ＹＥＳ）、制御部５０は、消耗品の消費量を減少前の消費量に戻し（ステップＳ２０）、減少前の消費量を最小消費量として、記憶部５０ｃに記憶させ（ステップＳ２１）、処理をステップＳ１２に戻す。
【００６４】
このように構成された消費量調整装置５、溶接システム、消費量調整方法及びコンピュータプログラム５０ｄによれば、溶接結果を悪化させること無く溶接工程において消費される消耗品の消費量を削減することができる。
【００６５】
また、最小化された消費量を記憶部５０ｃに記憶させる構成であるため、以後、消費量調整装置５は、速やかに消耗品の消費量を最小化させて溶接を制御することができる。
【００６６】
なお、本実施形態１では消費量調整装置５が学習済みの良否判定ＲＮＮ５３ａ及び良否判定ＣＮＮ５３ｂを備える例を説明したが、第１良否判定部５２ａ及び第２良否判定部５２ｂのニューラルネットワークを規定する各種パラメータを、外部サーバからダウンロードし、更新するように構成しても良い。パラメータは、例えば、中間層の階層数、各層のニューロンの数、各ニューロンの重み係数、活性化関数の種類等を含む情報である。また、消費量調整装置５は、ダウンロードした各種パラメータを、第１良否判定部５２ａ及び第２良否判定部５２ｂに反映させることを許可するか否かを示すフラグを記憶し、フラグが許可を示した場合にダウンロードされたパラメータを用いて良否判定ＲＮＮ５３ａ及び良否判定ＣＮＮ５３ｂのニューラルネットワークを更新するように構成しても良い。
また、工場内に、消費量調整装置５を備える溶接システムが複数設置されている場合、必要に応じて各溶接システムの消費量調整装置５が上記パラメータを交換しても良い。
更に、消費量調整装置５をクラウドサーバとして構成しても良い。溶接電源２又は制御装置３は、当該サーバに消耗品の消費量調整を要求し、要求に応じてサーバから送信された調整量を受信し、消耗品の消費量を調整しても良い。
更にまた、消費量調整装置５は溶接電源２に備えても良い。また、消費量調整装置５は、消耗品の消費量調整用の専用装置として実施しても良い。作業者は、溶接システムに当該専用装置を接続し、消耗品の消費量を自動で調整することができる。
【００６７】
更にまた、第１良否判定部５２ａ及び第２良否判定部５２ｂが良否判定ＲＮＮ５３ａ及び良否判定ＣＮＮ５３ｂを備える例を説明したが、各判定部の双方又は一方はニューラルネットワークを用いずに溶接結果の良否を判定するように構成しても良い。例えば、第１良否判定部５２ａは、溶接電流値と、所定の閾値とを比較する単純な判定処理で、良否を判定しても良い。また、第２良否判定部５２ｂは、画像データから所定の特徴量を抽出し、特徴量の有無、特徴量の数等と、閾値とを比較する単純な判定処理で、良否を判定しても良い。更に、第１良否判定部５２ａ及び第２良否判定部５２ｂの双方を備える必要は無く、いずれか一方を備えても良い。この場合、良否総合判定部５４は不要である。
【００６８】
（実施形態２）
図５は実施形態２に係る消費量調整装置２０５を示す機能ブロック図である。実施形態２に係る消費量調整装置２０５は、実施形態１と同様、溶接モニタデータ取得部５１ａ、画像データ取得部５１ｂ、第１良否判定部５２ａ、第２良否判定部５２ｂ、良否総合判定部２５４、消費量調整部２５５及び消費量制御部５６を備え、更に学習処理部２５９を備える。
【００６９】
実施形態２に係る消費量調整装置２０５、溶接システム、消費量調整方法及びコンピュータプログラム５０ｄは、実施形態１の消費量調整部５５及び最小消費量記憶部５７が深層ニューラルネットワークにて構成されている点、良否総合判定部５４の出力が実施形態１と異なるため、以下では主に上記相違点を説明する。その他の構成及び作用効果は実施形態と同様であるため、対応する箇所には同様の符号を付して詳細な説明を省略する。
【００７０】
溶接モニタデータ取得部５１ａは、溶接電源２から出力される溶接モニタデータを取得し、取得した溶接モニタデータを第１良否判定部５２ａ及び消費量調整部２５５へ出力する。
【００７１】
画像データ取得部５１ｂは、撮像装置４から出力された画像データを取得し、取得した画像データを第２良否判定部５２ｂ及び消費量調整部２５５へ出力する。
【００７２】
実施形態２の良否総合判定部２５４は、良否を示す２値データでは無く、溶接結果が良好である確率を示すデータと、溶接結果が不良である確率を示すデータとを学習処理部２５９へ出力する。例えば、良否判定ＲＮＮ５３ａの第１ニューロンから出力されたデータの値と、良否判定ＣＮＮ５３ｂの第３ニューロンから出力されたデータの値とを用いて、溶接結果が良好である確率を演算すれば良い。同様に、良否判定ＲＮＮ５３ａの第２ニューロンから出力されたデータの値と、良否判定ＣＮＮ５３ｂの第４ニューロンから出力されたデータの値とを用いて、溶接結果が不良である確率を演算すれば良い。
【００７３】
消費量調整部２５５は、溶接モニタデータ及び画像データが入力された場合、削減可能な消耗品の消費量の増減を示すデータを出力する消費量調整ＮＮ２５８を備える。消費量調整ＮＮ２５８は学習済み深層ニューラルネットワークである。
消費量調整ＮＮ２５８は、例えば、消費量の異なる増減量毎に、当該増減量を用いた調整が好ましい確率を示したデータを出力する複数のニューロンを出力層に備える。
また、消費量調整ＮＮ２５８は、消費量の増減量を示すデータを出力するニューロンを出力層に備える構成でも良い。更に、消費量調整ＮＮ２５８は、消費量の増減を示す２値データを出力するニューロンを出力層に備える構成であっても良い。以下、本実施形態２では、消費量調整ＮＮ２５８が２値データでは無く、削減可能な増減量を確率で示すデータを出力するのものとする。
【００７４】
図６は消費量調整部２５５のネットワーク構成を示す概念図である。消費量調整部２５５の消費量調整ＮＮ２５８は、溶接状態認識ネットワーク部２５８ａと、外観状態認識ネットワーク部２５８ｂと、増減決定ネットワーク部２５８ｃとを有する。
溶接状態認識ネットワーク部２５８ａは、溶接モニタデータが入力され、溶接工程中の溶接状態を認識し、当該状態に応じたデータを出力するニューラルネットワークである。溶接モニタデータが溶接電流である場合、溶接状態認識ネットワーク部２５８ａは、溶接電流の変化状態を認識することができる。溶接状態認識ネットワーク部２５８ａは、例えば、出力層を除き第１良否判定部５２ａと同様のニューラルネットワーク構造にすると良い。出力層は、複数のニューロン、好ましくは３つ以上のニューロンを備える。また、学習前の重み係数の初期値として、第１良否判定部５２ａを構成する各ニューロンの重み係数を設定すると良い。より効率的に消費量調整部２５５を学習させることができる。
外観状態認識ネットワーク部２５８ｂは、画像データが入力され、溶接後の溶接部位の状態を認識し、当該状態に応じたデータを出力するニューラルネットワークである。外観状態認識ネットワーク部２５８ｂは、例えば、出力層を除き、第２良否判定部５２ｂと同様のニューラルネットワーク構造にすると良い。出力層は、複数のニューロン、好ましくは３つ以上のニューロンを備える。また、学習前の重み係数の初期値として、第２良否判定部５２ｂを構成する各ニューロンの重み係数を設定すると良い。より効率的に消費量調整ＮＮ２５８を学習させることができる。
増減決定ネットワーク部２５８ｃは、溶接状態認識ネットワーク部２５８ａ及び外観状態認識ネットワーク部２５８ｂからそれぞれ出力されたデータが入力され、削減可能な消耗品の消費量の増減量を示すデータを出力する、学習済みのニューラルネットワークである。当該ニューラルネットワークは、中間層を複数備える深層ニューラルネットワークで構成することが好ましい。
なお、消費量調整部２５５のニューラルネットワーク構成は一例であり、一のニューラルネットワークで構成しても良いし、複数のニューラルネットワークを組み合わせても良い。
【００７５】
学習処理部２５９は、消費量調整部２５５に入力された溶接モニタデータ及び画像データを入力データ、当該データに基づいて消耗品の消費量を増減させたときの溶接結果の良否を示すデータを学習データとして、消費量調整ＮＮ２５８を学習させる処理部である。
具体的には、学習処理部２５９は、良否総合判定部２５４の判定結果より、溶接結果が良好である場合、消費量が減少し、溶接結果が不良である場合、消費量が増加し、溶接結果が良好及び不良の中間的状態である場合、消費量が維持されるように、消費量調整ＮＮ２５８を学習させる。
溶接結果が良好とは、例えば、溶接結果が良好である確率が５０％以上、溶接結果が不良である確率が５０％未満であるような状態である。溶接結果が不良とは、例えば、溶接結果が良好である確率が５０％未満、溶接結果が不良である確率が５０％以上であるような状態である。閾値の５０％は一例であり、５０％より大きな値であっても良い。
溶接結果が中間的状態とは、例えば、溶接結果が良好である確率及び溶接結果が不良である確率の双方が５０％以上である場合、あるいは双方が５０％未満であるような場合である。また、上記閾値が５０％より大きい場合、例えば６０％である場合、溶接結果が良好及び不良である確率が４０％〜６０％の間にあるような状況も中間的状態である。なお、かかる中間的状態は一例である。中間的状態は、これ以上、消耗品の消費量を減少させた場合、溶接結果が悪化する可能性がある状態である。
以上の通り、消費量調整ＮＮ２５８を学習させることによって、溶接結果を悪化させること無く、消耗品の消費量を最小化させることができる。
なお、消費量ＮＮ２５８の学習初期段階においては、中間的状態である場合、消費量を維持せず、適宜増減させても良い。
【００７６】
学習処理方法の他の例を説明する。学習処理部２５９は、良否総合判定部２５４が良と判定した場合、消費量が減少し、良否総合判定部２５４が否と判定した場合、消費量が増加するように、消費量調整ＮＮ２５８を学習させる。つまり、出力データに対する溶接結果が良好である場合、学習処理部２５９は、出力データである消費量の増減量をより減少させるように、ニューラルネットワークの重み係数を変更する。出力データに対する溶接結果が不良である場合、学習処理部２５９は、出力データである消費量の増減量を増大させるように、ニューラルネットワークの重み係数を変更する。かかる学習処理を繰り返すことによって、消耗品の消費量を最小化させることができる。
また、学習処理部２５９は、消耗品に係る消費量を減少させることを示すデータを出力した結果、溶接結果が良好な状態から不良状態に変化した後、又はこのような不良状態への変化が複数回繰り返された場合、学習方法を変更する。学習処理部２５９は、良否総合判定部２５４が良と判定した場合、消費量が維持され、良否総合判定部２５４が否と判定した場合、消費量が増加するように消費量調整ＮＮ２５８を学習させる。
以上の通り、消費量調整ＮＮ２５８を学習させることによって、溶接結果を悪化させること無く、消耗品の消費量を最小化させることができる。
【００７７】
なお、消費量調整ＮＮ２５８の学習は、溶接システムを設置したとき、外部環境が変化したとき、溶接条件を変更したとき、その他段取り替えが行われたとき等、適宜のタイミングで実行させると良い。
また、本実施形態２では、消費量調整ＮＮ２５８を学習させる例を説明したが、学習済みの消費量調整ＮＮ２５８を備え、更なる学習を行わないように構成しても良い。
【００７８】
このように構成された実施形態２に係る消費量調整装置２０５、溶接システム、消費量調整方法及びコンピュータプログラム５０ｄによれば、深層ニューラルネットワークにて構成される消費量調整部２５５が、消耗品の増減を決定する構成であるため、溶接結果を悪化させること無く、より適切に消耗品の消費量を制御し、最小化することが可能である。
【００７９】
また、消費量調整部２５５は、消耗品の消費量を減少させるべき消費量の増減量を出力することができる。消費量調整部２５５は、例えば、溶接結果が非常に安定している場合、大きな減少量を出力し、溶接結果が良好であるものの不安定であるような場合、小さな減少量を出力することができる。従って、より速やかに消耗品の消費量を最小化させることができる。
【００８０】
更に、消費量調整部２５５は、溶接結果の良否判定結果を用いて学習することができ、溶接システムが設置された環境に適した消費量調整部２５５に調整することができる。従って、溶接条件、外部環境に応じて消耗品の消費量を最小化させることができる。
【００８１】
更にまた、学習処理部２５９は、消耗品の消費量が削減される方向に消費量調整部２５５を学習させ、消耗品の消費量を最小化させることが可能なデータを出力できるようになった後は、良好な溶接結果が安定して得られるように消費量調整ニューラルネットワークを学習させることができる。従って、溶接結果を良好な状態で安定化させ、かつ消耗品の消費量を最小化させることができる。
【００８２】
なお、本実施形態２では消費量調整装置２０５が学習済みの消費量調整ＮＮ２５８を備える例を説明したが、消費量調整部２５５のニューラルネットワークを規定する各種パラメータを、外部サーバからダウンロードし、更新するように構成しても良い。パラメータは、例えば、中間層の階層数、各層のニューロンの数、各ニューロンの重み係数、活性化関数の種類等を含む情報である。また、消費量調整装置２０５は、ダウンロードした各種パラメータを、消費量調整部２５５に反映させることを許可するか否かを示すフラグを記憶し、フラグが許可を示した場合にダウンロードされたパラメータを用いて消費量調整ＮＮ２５８のニューラルネットワークを更新するように構成しても良い。
また、工場内に、消費量調整装置２０５を備える溶接システムが複数設置されている場合、必要に応じて各溶接システムの消費量調整装置２０５が上記パラメータを交換しても良い。
【００８３】
また、消費量調整装置２０５は、学習した消費量調整ＮＮ２５８を規定する各種パラメータを外部のサーバへアップロードするように構成しても良い。他の消費量調整装置２０５は、サーバへアップロードされた当該パラメータを用いて、消費量調整ＮＮ２５８を更新することができる。
【００８４】
なお、実施形態２では、消費量調整ＮＮ２５８、並びに第１良否判定部５２ａ及び第２良否判定部５２ｂがニューラルネットワークを備える例を説明したが、良否判定ＲＮＮ５３ａ及び良否判定ＣＮＮ５３ｂの双方又は一方はニューラルネットワークを用いずに溶接結果の良否を判定するように構成しても良い。
【００８５】
（実施形態３）
図７は実施形態３に係る消費量調整装置３０５を示す機能ブロック図である。実施形態３に係る消費量調整装置３０５、溶接システム、消費量調整方法及びコンピュータプログラム５０ｄは、消費量調整部３５５に入力されるデータが実施形態２と異なるため、以下では主に上記相違点を説明する。その他の構成及び作用効果は実施形態と同様であるため、対応する箇所には同様の符号を付して詳細な説明を省略する。
【００８６】
実施形態３に係る消費量調整装置３０５は、更に溶接条件データ取得部５１ｃを備える。溶接条件データ取得部５１ｃは、溶接条件データを取得する。溶接条件データは、例えば、母材Ａの材質、開先形状、溶接電流設定値、溶接電圧設定値、溶接速度設定値、溶接電流を周期的に変動させるときの周波数設定値等の情報を含む。
【００８７】
消費量調整部３５５は、入力された溶接モニタデータ及び画像データ、並びに溶接条件データに基づいて、溶接結果を悪化させること無く消耗品の消費量を削減可能な、消費量の増減を示すデータを出力する学習済みの消費量調整ＮＮ３５８を備える。実施形態３に係る学習済みの消費量調整ＮＮ３５８は、実施形態２と同様の良否総合判定部３５４及び学習処理部３５９を用いて更に学習させることができる。
【００８８】
実施形態３に係る消費量調整装置３０５、溶接システム、消費量調整方法及びコンピュータプログラム５０ｄによれば、溶接条件を加味して消費量を調整する構成であるため、より効果的に消耗品の増減を制御することが可能である。
【００８９】
今回開示された実施形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【００９０】
１  溶接ロボット
２  溶接電源
３  制御装置
４  撮像装置
５，２０５，３０５  消費量調整装置
１１  溶接トーチ
１２  ワイヤ送給装置
２１  電源部
２２  ワイヤ送給制御部
２３  シールドガス供給部
２４  検出部
５０  制御部
５０ａ  入力部
５０ｂ  出力部
５０ｃ  記憶部
５０ｄ  コンピュータプログラム
５１ａ  溶接モニタデータ取得部
５１ｂ  画像データ取得部
５１ｃ  溶接条件データ取得部
５２ａ  第１良否判定部
５２ｂ  第２良否判定部
５３ａ  良否判定ＲＮＮ
５３ｂ  良否判定ＣＮＮ
５４，２５４，３５４  良否総合判定部
５５，２５５，３５５  消費量調整部
５６  消費量制御部
５７  最小消費量記憶部
２５８  消費量調整ＮＮ
２５８ａ  溶接状態認識ネットワーク部
２５８ｂ  外観状態認識ネットワーク部
２５８ｃ  増減決定ネットワーク部
２５９，３５９  学習処理部
Ａ  母材
Ｗ  溶接ワイヤ
【図１】
2019101497.tif 000003
【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】
2019101497.tif 000009