(57)【要約】【課題】溶融状態の判定精度の向上を図ることが可能な溶接監視装置を提供する。【解決手段】溶接監視装置は、第１及び第２被溶接部材の間に形成された開先でアーク放電によって形成された溶融池と、未溶融の開先とを含む領域を撮影するカメラにより生成された画像データを取得する取得手段と、画像データに含まれる、溶接進行方向の溶融池の先端点と、未溶融の開先の縁線とを特定する特定手段と、溶融池の先端点と未溶融の開先の縁線との位置関係に基づいて溶融状態を判定する判定手段と、を備える。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１及び第２被溶接部材の間に形成された開先でアーク放電によって形成された溶融池と、未溶融の開先とを含む領域を撮影するカメラにより生成された画像データを取得する取得手段と、
前記画像データに含まれる、溶接進行方向の前記溶融池の先端点と、前記未溶融の開先の縁線とを特定する特定手段と、
前記溶融池の先端点と前記未溶融の開先の縁線との位置関係に基づいて溶融状態を判定する判定手段と、
を備える溶接監視装置。
【請求項２】
前記判定手段は、前記溶融池の先端点と前記未溶融の開先の縁線との距離に基づいて溶融状態を判定する、
請求項１に記載の溶接監視装置。
【請求項３】
前記判定手段は、前記溶融池の先端点と前記未溶融の開先の縁線との距離が第１閾値より小さい場合に溶融状態が良好であると判定し、前記距離が前記第１閾値より大きい第２閾値より大きい場合に溶融状態が不良であると判定する、
請求項２に記載の溶接監視装置。
【請求項４】
前記画像データから、前記第１被溶接部材に係る前記溶融池の先端点と前記未溶融の開先の縁線とを含む第１領域と、前記第２被溶接部材に係る前記溶融池の先端点と前記未溶融の開先の縁線とを含む第２領域とを抽出する抽出手段をさらに備え、
前記特定手段は、前記第１及び第２領域のそれぞれで前記溶融池の先端点と前記未溶融の開先の縁線とを特定する、
請求項１ないし３の何れかに記載の溶接監視装置。
【請求項５】
前記特定手段は、画像処理により前記溶融池の先端点と前記未溶融の開先の縁線とを検出する、
請求項１ないし４の何れかに記載の溶接監視装置。
【請求項６】
前記特定手段は、前記画像データを入力データ、前記溶融池の先端点を表す座標と前記未溶融の開先の縁線を表す定数とを教師データとして機械学習により予め作成された学習済みモデルを用い、前記取得手段により取得された前記画像データに含まれる前記溶融池の先端点を表す座標と前記未溶融の開先の縁線を表す定数とを推定する、
請求項１ないし４の何れかに記載の溶接監視装置。
【請求項７】
前記カメラは、溶接トーチに設けられた電極の先端を中心として前記電極とフィラーワイヤとの間の角度範囲に配置される、
請求項１ないし６の何れかに記載の溶接監視装置。
【請求項８】
揺動する前記電極又は前記フィラーワイヤの位置を検出する検出手段をさらに備え、
前記特定手段は、前記電極及び前記フィラーワイヤが前記第１被溶接部材側に位置するとき、前記第１被溶接部材に係る前記溶融池の先端点と前記未溶融の開先の縁線とを特定せず、前記電極及び前記フィラーワイヤが前記第２被溶接部材側に位置するとき、前記第２被溶接部材に係る前記溶融池の先端点と前記未溶融の開先の縁線とを特定しない、
請求項７に記載の溶接監視装置。
【請求項９】
前記特定手段は、前記画像データを入力データ、前記未溶融の開先の縁線と前記フィラーワイヤとの重複の有無を教師データとして機械学習により予め作成された学習済みモデルを用い、前記取得手段により取得された前記画像データにおける前記未溶融の開先の縁線と前記フィラーワイヤとの重複の有無を推定し、前記未溶融の開先の縁線と前記フィラーワイヤとが重複する場合、前記溶融池の先端点と前記未溶融の開先の縁線とを特定しない、
請求項７に記載の溶接監視装置。
【請求項１０】
前記判定手段により溶融状態が良好でないと判定された場合にユーザに通知する通知手段をさらに備える、
請求項１ないし９の何れかに記載の溶接監視装置。
【請求項１１】
第１及び第２被溶接部材の間に形成された開先でアーク放電によって形成された溶融池と、未溶融の開先とを含む領域を撮影するカメラにより生成された画像データを取得し、
前記画像データに含まれる、溶接進行方向の前記溶融池の先端点と、前記未溶融の開先の縁線とを特定し、
前記溶融池の先端点と前記未溶融の開先の縁線との位置関係に基づいて溶融状態を判定する、
溶接監視方法。
【請求項１２】
第１及び第２被溶接部材の間に形成された開先でアーク放電によって形成された溶融池と、未溶融の開先とを含む領域を撮影するカメラにより生成された画像データを取得する取得手段、
前記画像データに含まれる、溶接進行方向の前記溶融池の先端点と、前記未溶融の開先の縁線とを特定する特定手段、及び、
前記溶融池の先端点と前記未溶融の開先の縁線との位置関係に基づいて溶融状態を判定する判定手段、
としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、溶接監視装置、溶接監視方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、ＴＩＧ溶接にて裏波溶接を行う際に、溶接部をＣＣＤカメラ装置により撮影し、この撮影画像に画像処理を施すとともに裏波溶接の裏面に対する垂れ下がり部分と盛り上がり部分、および開先先端部の溶け具合を判断した結果に基づき、フィラーワイヤの送給位置、送給速度およびウィービング幅を制御する方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１０−１１８７６８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記特許文献１の方法では、溶接部を斜め上から撮影して得られる画像からどのようにして開先先端部の溶け幅を求めているかが不明であり、実際には溶融状態の判定が困難である。
【０００５】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、その主な目的は、溶融状態の判定精度の向上を図ることが可能な溶接監視装置、溶接監視方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明の一の態様の溶接監視装置は、第１及び第２被溶接部材の間に形成された開先でアーク放電によって形成された溶融池と、未溶融の開先とを含む領域を撮影するカメラにより生成された画像データを取得する取得手段と、前記画像データに含まれる、溶接進行方向の前記溶融池の先端点と、前記未溶融の開先の縁線とを特定する特定手段と、前記溶融池の先端点と前記未溶融の開先の縁線との位置関係に基づいて溶融状態を判定する判定手段と、を備える。
【０００７】
また、本発明の他の態様の溶接監視方法は、第１及び第２被溶接部材の間に形成された開先でアーク放電によって形成された溶融池と、未溶融の開先とを含む領域を撮影するカメラにより生成された画像データを取得し、前記画像データに含まれる、溶接進行方向の前記溶融池の先端点と、前記未溶融の開先の縁線とを特定し、前記溶融池の先端点と前記未溶融の開先の縁線との位置関係に基づいて溶融状態を判定する。
【０００８】
また、本発明の他の態様のプログラムは、第１及び第２被溶接部材の間に形成された開先でアーク放電によって形成された溶融池と、未溶融の開先とを含む領域を撮影するカメラにより生成された画像データを取得する取得手段、前記画像データに含まれる、溶接進行方向の前記溶融池の先端点と、前記未溶融の開先の縁線とを特定する特定手段、及び、前記溶融池の先端点と前記未溶融の開先の縁線との位置関係に基づいて溶融状態を判定する判定手段、としてコンピュータを機能させる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、溶融状態の判定精度の向上を図ることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態に係る溶接監視装置及び溶接に係る構成を模式的に示す図である。
【図２Ａ】溶融状態が良好である場合を模式的に示す図である。
【図２Ｂ】溶融状態が良好でない場合を模式的に示す図である。
【図３Ａ】溶融状態が良好である場合の画像例を示す図である。
【図３Ｂ】溶融状態が良好である場合の画像例を示す図である。
【図４Ａ】溶融状態が良好でない場合の画像例を示す図である。
【図４Ｂ】溶融状態が良好でない場合の画像例を示す図である。
【図５】実施形態に係る溶接監視方法の手順例を示すフロー図である。
【図６】領域の抽出例を示す図である。
【図７】領域選択処理の手順例を示すフロー図である。
【図８Ａ】フィラーワイヤが一方の開先縁と重なる場合の画像例を示す図である。
【図８Ｂ】フィラーワイヤが一方の開先縁と重なる場合の画像例を示す図である。
【図９】線・点特定処理の手順例を示すフロー図である。
【図１０Ａ】溶融状態の判定例を示す図である。
【図１０Ｂ】溶融状態の判定例を示す図である。
【図１１】線・点特定処理の手順例を示すフロー図である。
【図１２】学習済みモデルによる計算例を示す図である。
【図１３】参考例に係る判定処理の手順例を示すフロー図である。
【図１４】学習済みモデルによる計算例を示す図である。
【図１５】変形例に係る線・点特定処理の手順例を示すフロー図である。
【図１６】学習済みモデルによる計算例を示す図である。
【図１７】溶融状態の判定例を示す図である。
【図１８】溶融状態の判定例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の好ましい実施の形態を、図面を参照しながら説明する。なお、以下に示す各実施の形態は、本発明の技術的思想を具体化するための方法及び装置を例示するものであって、本発明の技術的思想は下記のものに限定されるわけではない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された技術的範囲内において種々の変更を加えることができる。
【００１２】
［全体構成］
図１は、実施形態に係る溶接監視装置１及び溶接に係る構成を模式的に示す図である。図２Ａ及び図２Ｂは、図１中のＩＩ−ＩＩ線の切断面を模式的に示す図である。
【００１３】
以下の説明では、図中のＸ１方向を右方向、Ｘ２方向を左方向、Ｙ１方向を前方向、Ｙ２方向を後方向、Ｚ１方向を上方向、Ｚ２方向を下方向とする。左右方向は被溶接部材７１，７２の配列方向である。前後方向は開先７ａの伸長方向であり、前方向は溶接進行方向である。上下方向は被溶接部材７１，７２の板厚方向であり、上方向は開先７ａに対して溶接トーチ４が位置する方向である。
【００１４】
溶接トーチ４に設けられた電極４１は、被溶接部材７１，７２の間に形成された開先７ａに挿入される。被溶接部材７１，７２は、被溶接部材７１，７２と電極４１との間に発生するアーク放電によって溶接される。開先７ａはＸ型の形状を有しており、被溶接部材７１，７２は上下方向の中央に開先縁７４，７５を有している。開先縁７４，７５は、左右方向の内側に突出して前後方向に延びている。これに限らず、開先７ａはＶ型等の形状を有してもよい。
【００１５】
溶接方式としては、ＴＩＧ（Tungsten Inert Gas）溶接が適用される。これに限らず、ＭＩＧ（Metal Inert Gas）溶接やＭＡＧ（Metal Active Gas）溶接などの他のアーク溶接が適用されてもよい。ＴＩＧ溶接では、溶加材としてのフィラーワイヤ５が、前上方から電極４１下のアークに向かって送り出される。溶接トーチ４とフィラーワイヤ５は、左右方向に揺動しながら溶接を行う（所謂、ウィービング溶接）。
【００１６】
被溶接部材７１，７２の間には、溶融した金属が凝固した溶接部８が形成される。電極４１下に位置する溶接部８の先端部には、溶融した金属が溜まった溶融池８１が形成される。
【００１７】
カメラ２は、溶融池８１を撮影して画像データを生成し、溶接監視装置１に出力する。具体的には、カメラ２は、溶融池８１と未溶融の開先７ａとを含む領域を撮影する。未溶融の開先７ａは、溶融池８１の前方に位置する。カメラ２は、溶接トーチ４と一緒に前方向に移動する。カメラ２のレンズには、アーク光の入射を抑制するために近赤外光バンドパスフィルタが装着されている。
【００１８】
カメラ２は、電極４１の下端に対して前上方に位置しており、後下方に向かって撮影する。カメラ２の撮影方向は、溶融池８１が溶接トーチ４の陰に隠れない範囲で下方に近いほど好ましい。カメラ２は、電極４１の下端を中心とした電極４１とフィラーワイヤ５との間の角度範囲に配置されている。これに限らず、カメラ２は、溶融池８１を撮影できれば、フィラーワイヤ５より下方に配置されてもよい。
【００１９】
溶接監視装置１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、不揮発性メモリ及び入出力インターフェース等を含むコンピュータである。ＣＰＵは、ＲＯＭ又は不揮発性メモリからＲＡＭにロードされたプログラムに従って情報処理を実行する。プログラムは、例えば光ディスク又はメモリカード等の情報記憶媒体を介して供給されてもよいし、例えばインターネット等の通信ネットワークを介して供給されてもよい。
【００２０】
ところで、図２Ａに示すように、溶融状態が良好である場合には、開先縁７４，７５及びその近傍が溶けてその位置に溶接部８が形成される。一方、図２Ｂに示すように、溶融状態が良好でない場合には、開先縁７４，７５が溶けず、開先縁７４，７５の上方に溶接部８が形成されてしまう。
【００２１】
［画像データ］
図３Ａ及び図３Ｂは、溶融状態が良好である場合の画像例を示す図である。一方、図４Ａ及び図４Ｂは、溶融状態が良好でない場合の画像例を示す図である。図３Ｂは、図３Ａと同じ画像に符号を付すとともに、開先縁７４及び溶融池８１の外縁８３，８４を表す補助線を付した図である。図４Ｂも同様である。
【００２２】
これらの図に示すように、溶融池８１の先端部には後方に凹んだ円弧状の外縁８３が形成されており、この外縁８３の左右両端が、溶融池８１の先端点８６，８７となっている。具体的には、外縁８３の右端と右の外縁８４との接続点が右の先端点８６となり、外縁８３の左端と左の外縁８４との接続点が左の先端点８７となっている。
【００２３】
なお、図３Ａ及び図３Ｂでは、左の先端点８７と開先縁７５とがフィラーワイヤ５の陰に隠れており、図４Ａ及び図４Ｂでは、左の開先縁７５がフィラーワイヤ５の陰に隠れている。
【００２４】
図３Ａ及び図３Ｂに示すように、溶融状態が良好である場合には、溶融池８１の先端点８６と未溶融の開先縁７４との距離が小さくなる（図示の例では、距離が０）。一方、図４Ａ及び図４Ｂに示すように、溶融状態が良好でない場合には、溶融池８１の先端点８６と未溶融の開先縁７４との距離が大きくなる。
【００２５】
したがって、溶融池８１の先端点８６，８７と未溶融の開先縁７４，７５との位置関係を見れば、溶融状態を判定することが可能である。そこで、溶接監視装置１は、以下に説明するように、カメラ２の画像データから溶融池８１の先端点８６，８７と未溶融の開先縁７４，７５とを検出し、両者の位置関係（例えば距離）に基づいて溶融状態を判定する。
【００２６】
［溶接監視装置］
図５は、実施形態に係る溶接監視方法の手順例を示すフロー図である。溶接監視装置１は、同図に示す処理をプログラムに従って実行することにより、取得手段、抽出手段、検出手段、特定手段、判定手段及び通知手段として機能する。
【００２７】
まず、溶接監視装置１は、カメラ２から画像データを取得する（Ｓ１１、取得手段としての処理）。
【００２８】
次に、溶接監視装置１は、取得した画像データから領域を抽出する（Ｓ１２、抽出手段としての処理）。具体的には、図６に示すように、右の先端点８６と開先縁７４とを含むように右領域Ｒ１が設定され、左の先端点８７と開先縁７５とを含むように左領域Ｒ２が設定される。領域Ｒ１，Ｒ２は、画像内の所定の位置に予め設定される。
【００２９】
抽出された左右の領域は、溶融池８１の先端点８６，８７及び未溶融の開先縁７４，７５を検出する後続の処理に用いられる。領域を限定することで、全体を処理の対象とするよりも、検出精度が向上するとともに処理負担が軽減される。
【００３０】
次に、溶接監視装置１は、領域選択処理を実行する（Ｓ１３）。図７は、領域選択処理の手順例を示すフロー図である。
【００３１】
上記図１に示したようにカメラ２を溶接トーチ４とフィラーワイヤ５との間に配置し、溶接トーチ４とフィラーワイヤ５を左右方向に揺動させながら溶接を行う場合、画像データにおいて左右の開先縁７４，７５の一方がフィラーワイヤ５の存在によって正しく認識できなくなるおそれがある。図８Ａ及び図８Ｂの画像例では、左の開先縁７５がフィラーワイヤ５の陰に隠れている（図３Ａ〜図４Ｂでも同様である）。
【００３２】
そこで、溶接監視装置１は、溶接トーチ４とフィラーワイヤ５の揺動を制御する制御装置等から揺動位置を表す信号を受け付け、当該信号に基づいて左右の領域の一方又は両方を選択することで、開先縁７４，７５の認識が困難なものを排除する。
【００３３】
図７に示すように、溶接監視装置１は、溶接トーチ４とフィラーワイヤ５が左端で停止したことを表す左端停止信号を検出した場合は（Ｓ２１：ＹＥＳ）、その逆側の右領域を選択し（Ｓ２２）、右端停止信号を検出した場合は（Ｓ２１：ＮＯ、Ｓ２３：ＹＥＳ）、その逆側の左領域を選択し（Ｓ２４）、どちらも検出していない場合は（Ｓ２１：ＮＯ、Ｓ２３：ＮＯ）、両領域を選択する（Ｓ２５）。
【００３４】
これにより、抽出された左右の領域のうち、開先縁７４，７５の認識が容易なものが後続の処理に用いられ、認識が困難なものが後続の処理に用いられなくなるので、開先縁７４，７５の認識精度が向上する。
【００３５】
なお、溶接トーチ４とフィラーワイヤ５が端で停止した場合のみに限らず、溶接トーチ４とフィラーワイヤ５が中央に対して片側に位置する期間は逆側の領域を選択するようにしてもよい。また、他の装置からの信号によらず、画像処理等によって溶接トーチ４とフィラーワイヤ５の揺動位置を検出してもよい。
【００３６】
図５の説明に戻り、次に、溶接監視装置１は、画像データに含まれる溶融池８１の先端点８６，８７と未溶融の開先縁７４，７５を特定する線・点特定処理を実行する（Ｓ１４、特定手段としての処理）。
【００３７】
図９は、線・点特定処理（Ｓ１４）の第１例の手順例を示すフロー図である。まず、溶接監視装置１は、上記領域選択処理（Ｓ１３）において選択された領域を取得する（Ｓ３１）。
【００３８】
次に、溶接監視装置１は、取得された領域に縦エッジフィルタを適用し（Ｓ３２）、得られたエッジ画像を二値化し（Ｓ３３）、得られた二値化画像をハフ変換し（Ｓ３４）、これにより検出された複数の直線のうちの最も長い直線を、未溶融の開先縁７４，７５を表す開先縁線（ｘ＝ａｙ＋ｂ）とする（Ｓ３５）。
【００３９】
次に、溶接監視装置１は、取得された領域からハフ変換により溶融池８１の先端部の外縁８３に対応する円弧を検出し（Ｓ３６）、当該円弧の先端点を溶融池８１の先端点８６，８７を表す溶融池先端点（ｘ１，ｙ１）として検出する（Ｓ３７）。
【００４０】
図５の説明に戻り、次に、溶接監視装置１は、上記線・点特定処理（Ｓ１４）において特定された開先縁線（ｘ＝ａｙ＋ｂ）と溶融池先端点（ｘ１，ｙ１）との距離Ｌを算出する（Ｓ１５）。距離Ｌは、下記数式１により算出される。
【００４１】
【数１】
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【００４２】
次に、溶接監視装置１は、算出された距離Ｌに基づいて溶融状態を判定する（Ｓ１６、判定手段としての処理）。具体的には、図１０Ａに示すように、距離Ｌが閾値Ｌ１より小さい場合には溶融状態が良好であると判定される。一方、図１０Ｂに示すように、距離Ｌが閾値Ｌ２（＞Ｌ１）より大きい場合には溶融状態が不良であると判定される。また、距離Ｌが閾値Ｌ１とＬ２の間である場合には判断つかないと判定される。
【００４３】
これに限らず、図１７に示すように、左右の先端点８６，８７の距離ＰＸと、左右の開先縁７４，７５の距離ＧＸとを算出し、これらを比較することで溶融状態を判定してもよい。例えば、距離ＰＸが距離ＧＸ＋２×閾値Ｌ１より小さい場合には溶融状態が良好であると判定され、距離ＰＸが距離ＧＸ＋２×閾値Ｌ２より大きい場合には溶融状態が不良であると判定され、距離ＰＸが距離ＧＸ＋２×閾値Ｌ１と距離ＧＸ＋２×閾値Ｌ２との間である場合には判断つかないと判定される。
【００４４】
また、図１８に示すように、左右の開先縁７４，７５の一方が溶け、他方が溶けていない場合、左右の先端点８６，８７に前後方向の差ＰＹが生じるので、この差ＰＹを利用した溶融状態の判定を組み合わせてもよい。例えば、右の先端点８６が左の先端点８７より後方に位置し、差ＰＹが閾値以上である場合、右の開先縁７４が溶けていないと判定される。一方、左の先端点８７が右の先端点８６より後方に位置し、差ＰＹが閾値以上である場合、左の開先縁７５が溶けていないと判定される。
【００４５】
次に、溶接監視装置１は、溶融状態が良好であると判定された場合には（Ｓ１７：ＹＥＳ）、そのまま処理を終了し、溶融状態が良好でない場合、すなわち溶融状態が不良である又は判断つかないと判定された場合には（Ｓ１７：ＮＯ）、ユーザに通知する（Ｓ１８）。通知は、例えば表示部に警告メッセージを表示したり、音声出力部から警告音を出力すること等によって実現される。
【００４６】
なお、溶融状態の判定は、１つの画像データに限らず、連続的に取得される複数の画像データに基づいて行われてもよい。例えば、或る期間において複数の画像データのそれぞれから得られる「溶融状態が良好である」、「溶融状態が不良である」、「判断つかない」のうち、最も数が多い状態がその期間の状態とされてもよい。
【００４７】
［線・点特定処理の第２例］
図１１は、線・点特定処理（Ｓ１４）の第２例の手順例を示すフロー図である。まず、溶接監視装置１は、上記領域選択処理（Ｓ１３）において選択された領域を取得する（Ｓ４１）。
【００４８】
次に、溶接監視装置１は、機械学習により予め作成された学習済みモデルを用いて、取得された領域に含まれる溶融池８１の先端点８６，８７を表す座標（ｘ１，ｙ１）と未溶融の開先縁７４，７５を表す定数（ａ，ｂ）とを推定し、出力する（Ｓ４２）。学習済みモデルは、画像データを入力データ、溶融池８１の先端点８６，８７を表す座標（ｘ１，ｙ１）と未溶融の開先縁７４，７５を表す定数（ａ，ｂ）とを教師データとして機械学習により作成される。
【００４９】
図１２は、学習済みモデルによる計算例を示す図である。学習済みモデルは、例えば回帰ディープニューラルネットワークからなり、複数の畳み込み層と複数のプーリング層と複数の全結合層とを含んでいる。学習済みモデルは、取得された領域が入力画像として入力されると、溶融池８１の先端点８６，８７を表す座標（ｘ１，ｙ１）と未溶融の開先縁７４，７５を表す定数（ａ，ｂ）とを出力する。これに限らず、サポートベクタマシン、決定木等のニューラルネットワーク以外の機械学習を適用してもよい。
【００５０】
これにより、溶融池８１の先端点８６，８７を表す座標（ｘ１，ｙ１）と未溶融の開先縁７４，７５を表す定数（ａ，ｂ）との推定精度の向上を図ることが可能である。
【００５１】
［判定処理の参考例］
図１３は、判定処理（Ｓ１６）の参考例の手順例を示すフロー図である。当該参考例においては、上記Ｓ１３〜Ｓ１５（図５参照）が省略される。まず、溶接監視装置１は、領域抽出処理（Ｓ１２）において抽出された領域を取得する（Ｓ５１）。
【００５２】
次に、溶接監視装置１は、機械学習により予め作成された学習済みモデルを用いて、取得された領域について、「溶けている確率ｐ１」、「判断つかない確率ｐ２」、「溶けていない確率ｐ３」、「ワイヤ等が邪魔で見えない確率ｐ４」を出力する（Ｓ５２）。学習済みモデルは、画像データを入力データ、ｐ１〜ｐ４に対応する４分類を教師データとして機械学習により作成される。
【００５３】
図１４は、学習済みモデルによる計算例を示す図である。学習済みモデルは、例えば分類ディープニューラルネットワークからなり、複数の畳み込み層と複数のプーリング層と複数の全結合層とを含んでいる。学習済みモデルは、取得された領域が入力画像として入力されると、「溶けている確率ｐ１」、「判断つかない確率ｐ２」、「溶けていない確率ｐ３」、「ワイヤ等が邪魔で見えない確率ｐ４」を出力する。
【００５４】
これにより、画像データにおいて溶融池８１の先端点８６，８７や未溶融の開先縁７４，７５を特定せずとも、溶融状態を判定することが可能となる。
【００５５】
［線・点特定処理の変形例］
図１５は、線・点特定処理（Ｓ１４）の変形例の手順例を示すフロー図である。当該変形例においては、上記領域選択処理（Ｓ１３）が省略される。まず、溶接監視装置１は、領域抽出処理（Ｓ１２）において抽出された領域を取得する（Ｓ６１）。
【００５６】
次に、溶接監視装置１は、機械学習により予め作成された学習済みモデルを用いて、取得された領域に含まれる溶融池８１の先端点８６，８７を表す座標（ｘ１，ｙ１）と未溶融の開先縁７４，７５を表す定数（ａ，ｂ）とワイヤ等が邪魔で見えない確率ｐ４とを出力する（Ｓ６２）。学習済みモデルは、画像データを入力データ、溶融池８１の先端点８６，８７を表す座標（ｘ１，ｙ１）と未溶融の開先縁７４，７５を表す定数（ａ，ｂ）とワイヤ等が邪魔で見えないか否かを教師データとして機械学習により作成される。
【００５７】
図１６は、学習済みモデルによる計算例を示す図である。学習済みモデルは、例えば分類と回帰を同時に行うディープニューラルネットワークからなり、複数の畳み込み層と複数のプーリング層と複数の全結合層とを含んでいる。学習済みモデルは、取得された領域が入力画像として入力されると、溶融池８１の先端点８６，８７を表す座標（ｘ１，ｙ１）と未溶融の開先縁７４，７５を表す定数（ａ，ｂ）とワイヤ等が邪魔で見えない確率ｐ４とを出力する。
【００５８】
次に、溶接監視装置１は、ワイヤ等が邪魔で見えない確率ｐ４が閾値未満である場合には（Ｓ６３：ＮＯ）、推定された溶融池８１の先端点８６，８７を表す座標（ｘ１，ｙ１）と未溶融の開先縁７４，７５を表す定数（ａ，ｂ）とを溶融状態の判定に利用する（Ｓ６４）。
【００５９】
一方、溶接監視装置１は、ワイヤ等が邪魔で見えない確率ｐ４が閾値未満である場合には（Ｓ６３：ＹＥＳ）、推定された溶融池８１の先端点８６，８７を表す座標（ｘ１，ｙ１）と未溶融の開先縁７４，７５を表す定数（ａ，ｂ）とを溶融状態の判定に利用しない（Ｓ６５）。
【００６０】
これにより、溶融池８１の先端点８６，８７を表す座標（ｘ１，ｙ１）と未溶融の開先縁７４，７５を表す定数（ａ，ｂ）との推定精度のさらなる向上を図ることが可能である。
【符号の説明】
【００６１】
１  溶接監視装置、２  カメラ、４  溶接トーチ、４１  電極、５  フィラーワイヤ、７１，７２  被溶接部材、７ａ  開先、７４，７５  開先縁、８  溶接部、８１  溶融池、８３，８４  外縁、８６，８７  先端点
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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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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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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