(57)【要約】【課題】半自動式の溶接において、溶接作業者の熟練度に頼ることなく、溶接トーチの移動速度、移動方向に対する溶接トーチの姿勢、鉛直方向に対する溶接トーチのノズルの角度等の変化に適応した最適な溶接電流、溶接電圧等の溶接情報を算出することができる溶接情報算出装置を提供する。【解決手段】溶接情報算出装置は、溶接を行う溶接トーチ３の速度を示す速度情報、移動方向に対する前記溶接トーチ３の姿勢を示す姿勢情報、及び鉛直方向に対する前記溶接トーチ３の角度を示す角度情報の少なくとも一つを取得する取得部と、該取得部にて取得した速度情報、姿勢情報及び角度情報の少なくとも一つに基づいて、前記溶接トーチ３の移動速度、姿勢及び角度に適応した溶接を行うための溶接電流又は溶接電圧を含む溶接情報を算出する学習済みの溶接情報算出部とを備える。【選択図】図１
2019181488.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
溶接を行う溶接トーチの速度を示す速度情報、移動方向に対する前記溶接トーチの姿勢を示す姿勢情報、及び鉛直方向に対する前記溶接トーチの角度を示す角度情報の少なくとも一つを取得し、
取得した速度情報、姿勢情報及び角度情報の少なくとも一つに基づいて、前記溶接トーチの移動速度、姿勢及び角度に適応した溶接を行うための溶接電流又は溶接電圧を含む溶接情報を算出する溶接情報算出部を機械学習させるべく、溶接情報算出部が算出した溶接情報に基づいて行われた溶接結果の良否を判定するための情報又は該情報に基づく溶接結果の良否を示す判定結果を取得し、
取得した速度情報、姿勢情報及び角度情報の少なくとも一つと、溶接結果の良否を判定するための情報又は良否の判定結果とを対応付けて記憶部に記憶させる
処理を実行させるためのコンピュータプログラム。
【請求項２】
前記コンピュータに、
前記記憶部に記憶させた情報に基づいて、溶接結果が改善されるように前記溶接情報算出部を機械学習させる処理を実行させるための請求項１に記載のコンピュータプログラム。
【請求項３】
溶接結果の良否を判定するための情報は、
溶接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、溶接中に集音された溶接音、並びに溶接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情報を含み、
前記コンピュータに、
取得した情報に基づいて、溶接結果の良否を判定する処理を実行させるための請求項１又は請求項２に記載のコンピュータプログラム。
【請求項４】
溶接を行う溶接トーチの速度を示す速度情報、移動方向に対する前記溶接トーチの姿勢を示す姿勢情報、及び鉛直方向に対する前記溶接トーチの角度を示す角度情報の少なくとも一つを取得する取得部と、
該取得部にて取得した速度情報、姿勢情報及び角度情報の少なくとも一つに基づいて、前記溶接トーチの移動速度、姿勢及び角度に適応した溶接を行うための溶接電流又は溶接電圧を含む溶接情報を算出する学習済みの溶接情報算出部と
を備える溶接情報算出装置。
【請求項５】
前記溶接トーチの所定の速度、姿勢及び角度における溶接情報の基準となる溶接条件を示す溶接条件情報を取得する溶接条件情報取得部を備え、
前記溶接情報算出部は、
前記取得部にて取得した速度情報、姿勢情報及び角度情報の少なくとも一つと、前記溶接条件情報取得部にて取得した溶接条件情報とに基づいて、前記溶接トーチの状態及び溶接条件に適応した溶接情報を算出する
請求項４に記載の溶接情報算出装置。
【請求項６】
前記溶接情報算出部は、
速度情報、姿勢情報及び角度情報の少なくとも一つが入力された場合、前記溶接トーチの移動速度、姿勢又は角度に適応した溶接情報を出力するように学習させたニューラルネットワークを備える
請求項５に記載の溶接情報算出装置。
【請求項７】
前記溶接情報算出部は、
溶接条件に応じた異なる複数のニューラルネットワークを備える
請求項６に記載の溶接情報算出装置。
【請求項８】
前記溶接情報算出部は、
速度情報、姿勢情報及び角度情報の少なくとも一つと、溶接条件情報とが入力された場合、前記溶接トーチの移動速度、姿勢又は角度に適応した溶接情報を出力するように学習させたニューラルネットワークを備える
請求項５に記載の溶接情報算出装置。
【請求項９】
前記溶接情報算出部が算出した溶接情報に基づいて行われた溶接結果の良否を判定するための情報を取得する溶接状態情報取得部と、
前記溶接状態情報取得部にて取得した溶接結果情報に基づいて、溶接結果の良否を判定する良否判定部と
を備え、
前記取得部にて取得した速度情報、姿勢情報及び角度情報の少なくとも一つと、前記良否判定部の判定結果とに基づいて、溶接結果が改善されるように前記溶接情報算出部を機械学習させる学習処理部と
を備える請求項４〜請求項８までのいずれか一項に記載の溶接情報算出装置。
【請求項１０】
溶接結果の良否を判定するための情報は、
溶接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、溶接中に集音された溶接音、並びに溶接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情報を含む
請求項９に記載の溶接情報算出装置。
【請求項１１】
前記溶接情報算出部は、
前記取得部にて取得した速度情報、姿勢情報及び角度情報の少なくとも一つの時間変化に基づいて、前記溶接トーチの移動速度、姿勢又は角度を予測する予測部を有し、
該予測部にて予測された移動速度、姿勢及び角度を示す速度情報、姿勢情報及び角度情報の少なくとも一つに基づいて、前記溶接トーチの状態に適応した溶接情報を算出する
請求項４〜請求項１０までのいずれか一項に記載の溶接情報算出装置。
【請求項１２】
前記予測部は、
速度情報、姿勢情報及び角度情報の少なくとも一つが時系列的に入力された場合、予測される前記溶接トーチの移動速度、姿勢又は角度を示した速度情報、姿勢情報又は角度情報を出力する複数のニューラルネットワークと、
前記ニューラルネットワークの選択を受け付ける受付部と
を備え、
前記予測部は、
前記受付部にて受け付けた前記ニューラルネットワークを用いて、前記溶接トーチの移動速度、姿勢又は角度を予測する
請求項１１に記載の溶接情報算出装置。
【請求項１３】
請求項４〜請求項１２までのいずれか一項に記載の溶接情報算出装置を備え、溶接電源から電力が供給されて溶接を行う溶接トーチであって、
前記溶接情報算出装置は、
前記溶接トーチに設けられており、前記溶接情報算出部にて算出した溶接情報を前記溶接電源へ送信する送信部を備える
溶接トーチ。
【請求項１４】
請求項４〜請求項１２までのいずれか一項に記載の溶接情報算出装置を備え、溶接トーチへ電力を供給する溶接電源であって、
前記取得部は、
前記溶接トーチから送信される速度情報、姿勢情報及び角度情報の少なくとも一つを取得するようにしてあり、
前記溶接電源は、
前記溶接情報算出部にて算出された溶接情報に基づいて電力を供給する
溶接電源。
【請求項１５】
請求項４〜請求項１２までのいずれか一項に記載の溶接情報算出装置と、
溶接トーチへ電力を供給する溶接電源と、
該溶接電源から電力が供給されて溶接を行う溶接トーチと
を備える溶接システムであって、
前記取得部は、
前記溶接トーチから送信される速度情報、姿勢情報及び角度情報の少なくとも一つを取得するようにしてあり、
前記溶接電源は、
前記溶接情報算出部にて算出された溶接情報に基づいて電力を供給する
溶接システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータプログラム、溶接情報算出装置、溶接トーチ、溶接電源、溶接システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
消耗電極式のアーク溶接システムは、溶接電源、ワイヤ送給装置及び溶接トーチを備える。溶接ワイヤはワイヤ送給装置によって溶接トーチへ送給され、溶接電源は溶接トーチに電力を供給することにより、溶接ワイヤとワークとの間にアークを発生させて当該ワークの溶接を行う。半自動式のアーク溶接システムにおいては、溶接作業者が溶接トーチを把持し、溶接トーチの先端を、被加工物であるワークに近づけて溶接を行う。
【０００３】
一般的に、最適な溶接電流、溶接電圧等は、ワークの材質、溶接ワイヤの材質及び直径等に応じて決まる。ところが、溶接トーチの移動速度及び姿勢等が変化すると、最適な溶接電流等も変化する。このため、溶接箇所によって溶接姿勢が変化するような現場では、溶接作業者は溶接姿勢が変わるたびに溶接電流等を適宜調整する必要がある。溶接電流等の調整は、溶接作業者の経験と勘に基づいて行われることが多く、溶接の品質及び作業性の向上は、溶接作業者の熟練度に頼るところが大きい。
また、溶接トーチの移動速度及び姿勢を一定に保つことは難しく、熟練を要する。溶接トーチの移動速度及び姿勢が変化すると、最適な溶接電流等が変化し、その結果、溶接品質が低下する。
【０００４】
特許文献１には、溶接トーチの角度変化に応じた溶接電流等の補正値を記憶させておき、溶接トーチの姿勢変化に応じて溶接電流等を自動補正する技術が開示されている。特許文献１によれば、溶接トーチの姿勢変化に応じて溶接電流等を手動調整する必要がなく、溶接品質及び作業性を向上させることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１３−６６９９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、現実には溶接トーチの移動速度、移動方向に対する溶接トーチの姿勢、鉛直方向に対する溶接トーチのノズルの角度等のあらゆる変化に応じた溶接電流等の補正値を予めテーブルとして記憶させることは困難である。テーブルに登録する溶接トーチの姿勢及び補正値の組み合わせを一定量に制限した場合、溶接電流等を十分に補正することができず、最適な溶接電流等を得ることができないという問題がある。
【０００７】
また、レーザ溶接、電子ビーム溶接、ガス溶接等の他方式の溶接においても、上記と同様の問題がある。
【０００８】
本発明の目的は、半自動式の溶接において溶接作業者の熟練度に頼ることなく、溶接トーチの移動速度、移動方向に対する溶接トーチの姿勢、鉛直方向に対する溶接トーチのノズルの角度等の変化に適応した最適な溶接電流、溶接電圧等の溶接情報を算出することができる溶接情報算出装置、溶接トーチ、溶接電源及び溶接システム、並びに当該溶接情報算出装置を学習させるためのコンピュータ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】
【０００９】
本態様に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、溶接を行う溶接トーチの速度を示す速度情報、移動方向に対する前記溶接トーチの姿勢を示す姿勢情報、及び鉛直方向に対する前記溶接トーチの角度を示す角度情報の少なくとも一つを取得し、取得した速度情報、姿勢情報及び角度情報の少なくとも一つに基づいて、前記溶接トーチの移動速度、姿勢及び角度に適応した溶接を行うための溶接電流又は溶接電圧を含む溶接情報を算出する溶接情報算出部を機械学習させるべく、溶接情報算出部が算出した溶接情報に基づいて行われた溶接結果の良否を判定するための情報又は該情報に基づく溶接結果の良否を示す判定結果を取得し、取得した速度情報、姿勢情報及び角度情報の少なくとも一つと、溶接結果の良否を判定するための情報又は良否の判定結果とを対応付けて記憶部に記憶させる処理を実行させるためのプログラムである。
【００１０】
溶接情報算出部は、溶接トーチの移動速度、姿勢及び角度に適応した溶接情報を算出する回路又は機能部である。溶接情報は、溶接電源を制御するための情報であり、例えば、溶接電流、溶接電圧、溶接ワイヤの送給速度等の情報である。溶接情報は、溶接トーチの所定の移動速度、所定の姿勢及び角度における標準の溶接情報を基準とした補正量を示す情報であっても良い。
本態様に係るコンピュータプログラムは、溶接情報算出部を機械学習させるために必要な学習用の情報を収集及び蓄積する処理をコンピュータに実行させる。具体的には、コンピュータは、溶接トーチの速度情報、姿勢情報及び角度情報と、当該情報に基づいて溶接情報算出部が算出した溶接情報を用いた溶接結果の良否を示す判定結果とを収集する。そして、コンピュータは、収集した速度情報、姿勢情報及び角度情報及び良否の判定結果を、溶接情報算出部の学習用の情報として記憶部に記憶させる。
また、溶接結果の良否を示す判定結果に代えて、溶接結果の良否を判定するための情報を収集し、記憶部に記憶させても良い。溶接結果の良否を判定するための情報は、例えば、溶接中に検出した溶接電流、溶接電圧、溶接音等の情報である。
以上の通り、本態様によれば、溶接トーチの移動速度、姿勢及び角度に適応した溶接情報を算出でき、更に溶接結果を改善させることを可能とする情報を収集及び蓄積することができる。
【００１１】
本態様に係るコンピュータプログラムは、前記コンピュータに、前記記憶部に記憶させた情報に基づいて、溶接結果が改善されるように前記溶接情報算出部を機械学習させる処理を実行させるためのプログラムである。
【００１２】
本態様に係るコンピュータプログラムは、収集及び蓄積した情報を用いて溶接情報算出部を機械学習させる処理をコンピュータに実行させる。溶接情報算出部を機械学習させることにより、溶接結果を改善することができる。つまり、特定の速度情報、姿勢情報及び角度情報が溶接情報算出部に入力された場合に算出される溶接情報の内容が徐々に修正され、より良い溶接結果が得られる溶接情報を算出できるようになる。
【００１３】
本態様に係るコンピュータプログラムは、溶接結果の良否を判定するための情報は、溶接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、溶接中に集音された溶接音、並びに溶接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情報を含み、前記コンピュータに、取得した情報に基づいて、溶接結果の良否を判定する処理を実行させるためのプログラムである。
【００１４】
本態様によれば、溶接結果の良否を自動で判定し、溶接情報算出部を機械学習させることができる。例えば、コンピュータは、溶接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、溶接中に集音された溶接音、並びに溶接後に撮像された溶接部位の画像等の情報を用いて、溶接結果の良否を判定し、溶接情報算出部を機械学習させる。
【００１５】
本態様に係る溶接情報算出装置は、溶接を行う溶接トーチの速度を示す速度情報、移動方向に対する前記溶接トーチの姿勢を示す姿勢情報、及び鉛直方向に対する前記溶接トーチの角度を示す角度情報の少なくとも一つを取得する取得部と、該取得部にて取得した速度情報、姿勢情報及び角度情報の少なくとも一つに基づいて、前記溶接トーチの移動速度、姿勢及び角度に適応した溶接を行うための溶接電流又は溶接電圧を含む溶接情報を算出する学習済みの溶接情報算出部とを備える。
【００１６】
本態様の溶接情報算出装置は、溶接トーチの速度情報、姿勢情報及び角度情報を取得し、溶接情報算出部は溶接トーチの移動速度、姿勢及び角度に適応した溶接情報を算出する。溶接情報算出部は、上記溶接情報を算出することができる学習済みの回路又は機能部である。溶接情報の内容は上記の通りである。
本態様に係る溶接情報算出装置を備えた溶接システムは、溶接トーチの移動速度、姿勢及び角度に適応した溶接情報を用いて溶接制御を行うことができ、溶接トーチの移動速度、姿勢及び角度の変化に拘わらず、溶接品質を維持することができる。
【００１７】
本態様に係る溶接情報算出装置は、前記溶接トーチの所定の速度、姿勢及び角度における溶接情報の基準となる溶接条件を示す溶接条件情報を取得する溶接条件情報取得部を備え、前記溶接情報算出部は、前記取得部にて取得した速度情報、姿勢情報及び角度情報の少なくとも一つと、前記溶接条件情報取得部にて取得した溶接条件情報とに基づいて、前記溶接トーチの状態及び溶接条件に適応した溶接情報を算出する。
【００１８】
本態様によれば、溶接情報算出部は、溶接トーチの所定の速度、姿勢及び角度における溶接情報の基準となる溶接条件情報と、速度情報、姿勢情報及び角度情報の少なくとも一つとに基づいて、溶接トーチの状態及び溶接条件に適応した溶接情報を算出する。
溶接条件情報は、ワークの材質、厚み、開先の形状、継手の種類、ワークの姿勢等、所定の溶接トーチの移動速度、姿勢及び角度等において推奨される溶接電流、溶接電圧、溶接ワイヤの送給速度等を定める基準となる情報である。また、溶接条件情報は、標準又は基準値としての溶接電流、溶接電圧、溶接ワイヤの送給速度等を示す情報であっても良い。
【００１９】
本態様に係る溶接情報算出装置は、前記溶接情報算出部は、速度情報、姿勢情報及び角度情報の少なくとも一つが入力された場合、前記溶接トーチの移動速度、姿勢又は角度に適応した溶接情報を出力するように学習させたニューラルネットワークを備える。
【００２０】
本態様によれば、溶接情報算出部は、学習済みのニューラルネットワークは、溶接トーチの速度情報、姿勢情報及び角度情報が入力された場合、当該溶接トーチの移動速度及び姿勢に適応した溶接情報を出力することができる。
【００２１】
本態様に係る溶接情報算出装置は、前記溶接情報算出部は、溶接条件に応じた異なる複数のニューラルネットワークを備える。
【００２２】
本態様によれば、溶接情報算出部は、複数の溶接条件に特化した学習済みの複数のニューラルネットワークを備える。各ニューラルネットワークを特定の溶接条件に特化させて学習させることによって、機械学習に必要な情報を抑制し、効率的に学習させることができる。
【００２３】
本態様に係る溶接情報算出装置は、前記溶接情報算出部は、速度情報、姿勢情報及び角度情報の少なくとも一つと、溶接条件情報とが入力された場合、前記溶接トーチの移動速度、姿勢又は角度に適応した溶接情報を出力するように学習させたニューラルネットワークを備える。
【００２４】
本態様によれば、溶接情報算出部は、学習済みのニューラルネットワークは、溶接条件と、溶接トーチの速度情報、姿勢情報及び角度情報が入力された場合、当該溶接トーチに移動速度及び姿勢に適応した溶接情報を出力することができる。
【００２５】
本態様に係る溶接情報算出装置は、前記溶接情報算出部が算出した溶接情報に基づいて行われた溶接結果の良否を判定するための情報を取得する溶接状態情報取得部と、前記溶接状態情報取得部にて取得した溶接結果情報に基づいて、溶接結果の良否を判定する良否判定部とを備え、前記取得部にて取得した速度情報、姿勢情報及び角度情報の少なくとも一つと、前記良否判定部の判定結果とに基づいて、溶接結果が改善されるように前記溶接情報算出部を機械学習させる学習処理部とを備える。
【００２６】
本態様によれば、溶接情報算出装置は、溶接結果の良否を判定するための情報又は当該情報を取得し、良否判定部は溶接結果の良否を判定する。溶接結果の良否を判定するための情報は、溶接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、溶接中に集音された溶接音、並びに溶接後に撮像された溶接部位の画像等の情報である。そして、学習処理部は、溶接トーチの速度情報、姿勢情報及び角度情報の少なくともいずれか一つと、溶接結果の良否の判定結果とに基づいて、溶接情報算出部を機械学習させる。
従って、溶接結果が改善されるように溶接情報算出部を自動で機械学習させることができる。
【００２７】
本態様に係る溶接情報算出装置は、溶接結果の良否を判定するための情報は、溶接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、溶接中に集音された溶接音、並びに溶接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情報を含む。
【００２８】
本態様によれば、溶接中の溶接電流、溶接電圧、溶接ワイヤの送給速度、短絡状況、溶接音、溶接画像等に基づいて、溶接結果の良否を判定し，溶接結果が改善されるよう、補正量算出部を機械学習させることができる。
【００２９】
本態様に係る溶接情報算出装置は、前記溶接情報算出部は、前記取得部にて取得した速度情報、姿勢情報及び角度情報の少なくとも一つの時間変化に基づいて、前記溶接トーチの移動速度、姿勢又は角度を予測する予測部を有し、該予測部にて予測された移動速度、姿勢及び角度を示す速度情報、姿勢情報及び角度情報の少なくとも一つに基づいて、前記溶接トーチの状態に適応した溶接情報を算出する。
【００３０】
本態様によれば、溶接トーチの移動速度、姿勢及び角度の時間変化を予測し、予測結果に適応した溶接情報を算出することによって、より効果的に溶接品質を向上させることができる。
【００３１】
本態様に係る溶接情報算出装置は、前記予測部は、速度情報、姿勢情報及び角度情報の少なくとも一つが時系列的に入力された場合、予測される前記溶接トーチの移動速度、姿勢又は角度を示した速度情報、姿勢情報又は角度情報を出力する複数のニューラルネットワークと、前記ニューラルネットワークの選択を受け付ける受付部とを備え、前記予測部は、前記受付部にて受け付けた前記ニューラルネットワークを用いて、前記溶接トーチの移動速度、姿勢又は角度を予測する。
【００３２】
本態様によれば、予測部は、溶接トーチの移動速度、姿勢又は角度を予測するための複数のニューラルネットワークを備える。溶接作業者は使用するニューラルネットワークを選択することができる。つまり、溶接作業者それぞれの癖を学習したニューラルネットワークを選択することができる。溶接情報算出装置は、ニューラルネットワークの選択を受付部にて受け付け、溶接作業者毎に異なる溶接トーチの動かし方を予測し、予測される溶接トーチの移動速度、姿勢及び角度に基づいて、溶接情報を算出する。
【００３３】
本態様に係る溶接トーチは、上述のいずれか一つの溶接情報算出装置を備え、溶接電源から電力が供給されて溶接を行う溶接トーチであって、前記溶接情報算出装置は、前記溶接トーチに設けられており、前記溶接情報算出部にて算出した溶接情報を前記溶接電源へ送信する送信部を備える。
【００３４】
本態様によれば、溶接トーチが溶接情報算出装置を備える。溶接トーチに設けられた溶接情報算出装置は、溶接トーチの移動速度、姿勢及び角度に適応した溶接情報を算出し、算出された溶接情報を溶接電源へ出力する。当該溶接情報を与えることにより、溶接トーチの状態に適応した溶接電流、溶接電圧等を溶接電源から溶接トーチへ供給させることができる。
【００３５】
本態様に係る溶接電源は、上述のいずれか一つの溶接情報算出装置を備え、溶接トーチへ電力を供給する溶接電源であって、前記取得部は、前記溶接トーチから送信される速度情報、姿勢情報及び角度情報の少なくとも一つを取得するようにしてあり、前記溶接電源は、前記溶接情報算出部にて算出された溶接情報に基づいて電力を供給する。
【００３６】
本態様によれば、溶接電源が溶接情報算出装置を備える。溶接電源に設けられた溶接情報算出装置は、溶接トーチの移動速度、姿勢及び角度に適応した溶接情報を算出し、算出された溶接情報に基づいて、溶接トーチの状態に適応した溶接電流、溶接電圧等を溶接トーチへ供給することができる。
【００３７】
本態様に係る溶接システムは、上述のいずれか一つの溶接情報算出装置と、溶接トーチへ電力を供給する溶接電源と、該溶接電源から電力が供給されて溶接を行う溶接トーチとを備える溶接システムであって、前記取得部は、前記溶接トーチから送信される速度情報、姿勢情報及び角度情報の少なくとも一つを取得するようにしてあり、前記溶接電源は、前記溶接情報算出部にて算出された溶接情報に基づいて電力を供給する。
【００３８】
本態様によれば、溶接電源及び溶接トーチを備えた溶接システムにおける任意の位置に溶接情報算出装置を備える。溶接電源は、溶接情報算出装置にて算出された溶接情報に基づいて、溶接トーチの状態に適応した溶接電流、溶接電圧等を溶接トーチへ供給することができる。
【発明の効果】
【００３９】
本態様によれば、半自動式の溶接において溶接作業者の熟練度に頼ることなく、溶接トーチの移動速度、移動方向に対する溶接トーチの姿勢、鉛直方向に対する溶接トーチのノズルの角度等の変化に適応した最適な溶接電流、溶接電圧等の溶接情報を算出することができる。
【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に係る溶接トーチの構成例を示すブロック図である。
【図３】実施形態１に係る溶接電源の構成例を示すブロック図である。
【図４】溶接トーチの構成例を示す外観図である
【図５】溶接トーチの移動速度及び溶接電圧と、溶接状態の関係を示す模式図である。
【図６】移動方向に対する溶接トーチの姿勢を示す模式図である。
【図７】鉛直方向に対する溶接トーチの角度を示す模式図である。
【図８】学習部の構成例を示すブロック図である。
【図９】実施形態２に係る溶接トーチの構成例を示すブロック図である。
【図１０】実施形態３に係る溶接トーチの構成例を示すブロック図である。
【図１１】実施形態３に係る良否判定部の構成例を示すブロック図である。
【図１２】実施形態４に係る学習部の構成例を示すブロック図である。
【図１３】実施形態５に係る学習部の構成例を示すブロック図である。
【図１４】実施形態６に係る学習部の構成例を示すブロック図である。
【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。消耗電極式のアーク溶接システム（溶接システム）は、溶接電源１、ワイヤ送給装置２及び溶接トーチ３を備える。当該アーク溶接システムは半自動式である。
【００４２】
＜溶接電源＞
溶接電源１は、溶接トーチ３に電力を供給するための第１出力端子及び第２出力端子と、信号を送受信するため信号端子とを備える。溶接電源１の第１出力端子には、第１パワーケーブル４１の一端が接続され、第１パワーケーブル４１の他端はワイヤ送給装置２を介して溶接トーチ３に接続される。溶接電源１の第２出力端子は、第２パワーケーブル４２によってワークＷに接続される。ワークＷは接地されている。溶接電源１は、電力系統Ｐの三相交流を所要の溶接電流及び溶接電圧に変換し、第１及び第２パワーケーブル４１，４２を通じて、アーク溶接に必要な電力を溶接トーチ３に供給する。
【００４３】
溶接電源１及びワイヤ送給装置２は駆動制御用の電力伝送線５にて接続されている。また、ワイヤ送給装置２及び溶接トーチ３も電力伝送線５にて接続されている。溶接電源１は、ワイヤ送給装置２の送給モータ、溶接トーチ３の制御部３６（図２参照）等を駆動させるための電力を、電力伝送線５を通じてワイヤ送給装置２及び溶接トーチ３に供給する。
【００４４】
アーク溶接システムは、アーク溶接時における溶融金属の酸化を防ぐためのシールドガスを供給するガスボンベ６を備える。ガスボンベ６には、ガス配管７の一端が接続され、ガス配管７の他端は溶接電源１、ワイヤ送給装置２を介して溶接トーチ３に接続されている。ガスボンベ６のシールドガスは、ガス配管７を通じて溶接トーチ３に供給される。
【００４５】
溶接電源１の信号端子には、信号線８の一端が接続され、信号線８の他端はワイヤ送給装置２に接続されている。またワイヤ送給装置２及び溶接トーチ３も信号線８にて接続されている。溶接電源１は、信号線８を通じてワイヤ送給装置２へ制御信号を出力し、溶接ワイヤの送給速度等を制御する。また溶接電源１及び溶接トーチ３は、溶接トーチ３の移動速度、移動方向に対する当該溶接トーチ３の姿勢、鉛直方向に対する溶接トーチ３のノズル３７１（図４参照）の角度等、溶接トーチ３の状態に適応した溶接制御に必要な各種情報を送受信する。
【００４６】
＜ワイヤ送給装置＞
ワイヤ送給装置２は、消耗電極として機能する溶接ワイヤを溶接トーチ３へ送給する装置である。溶接ワイヤは、例えばソリッドワイヤである。ワイヤ送給装置２及び溶接トーチ３間はトーチケーブル３９によって接続されており、溶接ワイヤは、トーチケーブル３９及び溶接トーチ３の内部に設けられているライナの内部を通って溶接トーチ３の先端部に導かれる。ワイヤ送給装置２は、溶接ワイヤを送給するための送給ローラ及び送給用モータ等を備え、溶接電源１から供給される電力にて駆動する。
また、トーチケーブル３９の内部には、第１パワーケーブル４１、ガス配管７、ライナ、電力伝送線５及び信号線８が配されている。溶接電源１からワイヤ送給装置２に供給された駆動制御用の電力は、トーチケーブル３９の内部に配された電力伝送線５を通じて溶接トーチ３にも供給される。ワイヤ送給装置２は信号線８を通じて、溶接電源１及び溶接トーチ３と通信を行うことができる。同様に、溶接電源１及び溶接トーチ３は、ワイヤ送給装置２を介して、通信を行うことができる。
【００４７】
＜溶接トーチ＞
溶接トーチ３は、銅合金等の導電性材料からなり、溶接対象のワークＷへ溶接ワイヤを案内すると共に、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。ワイヤ送給装置２から送給された溶接ワイヤは、コンタクトチップの先端部から突出するように送り出される。第１パワーケーブル４１はコンタクトチップと電気的に接続されている。コンタクトチップは、その内部を挿通する溶接ワイヤに接触し、溶接電流が溶接ワイヤに供給される。
また、溶接トーチ３は、コンタクトチップを囲繞する中空円筒形状をなし、先端の開口からワークＷへシールドガスを噴射するノズル３７１を有する。シールドガスは、アークによって溶融したワークＷ及び溶接ワイヤ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。
【００４８】
図２は、実施形態１に係る溶接トーチ３の構成例を示すブロック図である。溶接トーチ３は、トーチ側通信部３１、表示部３２、操作部３３、記憶部３４、トーチ状態検出部３５及び制御部３６を備える。
【００４９】
トーチ側通信部３１は、ワイヤ送給装置２又は溶接電源１との間で通信を行う回路である。トーチ側通信部３１は、制御部３６から与えられた信号を、所定の通信プロトコルに従って変調し、信号線８を通じてワイヤ送給装置２又は溶接電源１へ送信する。通信プロトコルは、例えばＣＡＮ（Controller Area Network）である。また、溶接電源１及びワイヤ送給装置２から送信された信号を受信し、復調し、復調された信号を制御部３６に与える。なお、溶接トーチ３及び溶接電源１間の通信は、有線通信に限定されるものでは無く、無線通信であっても良い。
【００５０】
表示部３２は、溶接に係る各種情報を表示するディスプレイ３２１（図４参照）を有する。ディスプレイ３２１は、例えば液晶表示パネルである。例えば、ワークＷの材質、厚み、開先の形状、継手の種類、ワークＷの姿勢等の溶接条件、推奨される溶接電流、溶接電圧、溶接トーチ３の移動速度、姿勢、鉛直方向に対する角度等を表示する。
【００５１】
操作部３３は、溶接作業者による操作を受け付けるための各種スイッチ、ボタンである。操作部３３が操作された場合、操作信号が制御部３６に入力され、制御部３６は操作部３３の操作状態を認識することができる。
【００５２】
記憶部３４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３４は、操作部３３の操作によって設定された溶接条件、総溶接時間等の情報を記憶する。溶接条件は、例えば、ワークＷの材質、厚み、開先の形状、継手の種類、ワークＷの姿勢、所定の溶接トーチ３の移動速度、姿勢及び角度等において推奨される溶接電流、溶接電圧、溶接ワイヤの送給速度等の設定値の情報である。溶接トーチ３側で設定される溶接条件は、溶接トーチ３が、特定の移動速度、姿勢及び角度で溶接が行われる場合における、推奨される溶接電流、溶接電流、溶接ワイヤの送給速度等を設定するための基準となる情報であれば、特にその内容は限定されるものでは無い。また、溶接条件の設定は、溶接電源１側で行っても良い。
【００５３】
トーチ状態検出部３５は、溶接トーチ３の移動速度、移動方向に対する溶接トーチ３の姿勢、鉛直方向に対する溶接トーチ３の角度等を検出するためのセンサを備える。例えば、トーチ状態検出部３５は、後述の加速度センサ３５１及びジャイロセンサ３５２（図６参照）を備える。トーチの移動速度、姿勢及び角度の検出については後述する。
【００５４】
制御部３６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る。制御部３６は、操作部３３の操作に応じて溶接条件を設定する等の所定処理を実行する。制御部３６は、設定された溶接条件を示す溶接条件情報をトーチ側通信部３１にて溶接電源１へ送信する。また、制御部３６は、トーチ状態検出部３５にて検出された検出値に基づいて、溶接トーチ３の移動速度、姿勢及び角度等を演算する処理を実行する。制御部３６は、演算して得られた速度情報、姿勢情報及び角度情報をトーチ側通信部３１にて溶接電源１へ送信する。溶接トーチ３の状態に係る情報は、溶接中、継続的に溶接電源１へ送信する。更に、制御部３６は溶接条件、溶接トーチ３の状態、記憶部３４から読み出した情報等を、適宜、表示部３２に表示させる制御を行うこともできる。
【００５５】
図３は、実施形態１に係る溶接電源１の構成例を示すブロック図である。溶接電源１は、主制御部１１、電源部１２、電源側通信部１３、第１記憶部１４、第２記憶部１５、学習部１７、及び溶接状態検出部１６を備える。
【００５６】
主制御部１１は、ＣＰＵを有するマイコンであり、溶接電源１を構成する各構成部の動作を制御する。
【００５７】
電源部１２は、アーク溶接を行うための電力を溶接トーチ３に供給する回路である。電源部１２は、電力系統Ｐから入力される三相交流電力をアーク溶接に適した電力に変換して出力する。具体的には、電源部１２は、学習部１７から主制御部１１を介して与えられる溶接情報に基づいて、所要の溶接電流及び溶接電圧を出力する。溶接情報は、特定の溶接条件、溶接トーチ３の移動速度、姿勢及び角度に適応して、良好な溶接結果を得ることが可能な溶接電圧、溶接電流、溶接ワイヤの送給速度等を示した情報である。また、電源部１２は、三相交流電力を、ワイヤ送給装置２及び溶接トーチ３の駆動制御に適した電力に変換し、ワイヤ送給装置２及び溶接トーチ３へ供給する。
【００５８】
電源側通信部１３は、ワイヤ送給装置２及び溶接トーチ３と通信を行う回路である。電源側通信部１３は、制御部３６から与えられた信号を、所定の通信プロトコルに従って変調し、信号線８を通じてワイヤ送給装置２及び溶接電源１へ送信する。例えば、電源側通信部１３は、学習部１７から主制御部１１を介して与えられる溶接情報に基づいて、所要の送給速度で溶接ワイヤを送給することを指示する制御信号をワイヤ送給装置２へ送信する。また、溶接トーチ３及びワイヤ送給装置２から送信された信号を受信し、復調し、復調された信号を主制御部１１、学習部１７、溶接状態検出部１６等に与える。
【００５９】
第１記憶部１４は、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリであり、主制御部１１の動作に必要なプログラムを記憶する。
【００６０】
第２記憶部１５は、第１記憶部１４と同様の不揮発性メモリである。第２記憶部１５は、溶接トーチ３の移動速度、姿勢及び角度に適応した溶接情報を算出する処理、溶接情報を算出するニューラルネットワークを学習させるための学習用情報１５ｂを蓄積する処理、当該ニューラルネットワークを機械学習させる処理等をコンピュータである学習部１７に実行させるためのコンピュータプログラム１５ａを記憶する。
【００６１】
溶接状態検出部１６は、溶接工程中、アークを流れる溶接電流を検出する電流センサ、溶接トーチ３及びワークＷに印加される電圧を検出する電圧センサ等を含む。溶接状態検出部１６は、検出された溶接電流、溶接電圧等の溶接状態を示す溶接状態情報を学習部１７へ出力する。
【００６２】
学習部１７は、ＣＰＵ、ＧＰＵ又はマルチコアＣＰＵ等のプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入出力インタフェース等を有するコンピュータである。学習部１７は、設定された溶接条件、溶接トーチ３の移動速度、姿勢及び角度に適応した溶接情報を算出し、算出された溶接情報を主制御部１１へ出力する。学習部１７は、後述するようにニューラルネットワークを用いて溶接情報を算出する。主制御部１１は、学習部１７にて算出された溶接情報を電源部１２に与え、溶接電流及び溶接電圧の供給を制御する。
【００６３】
また、学習部１７は、トーチ情報取得部１７ａ、溶接状態情報取得部１７ｂ及び蓄積処理部１７ｃ等の機能部を有し、自身の学習に必要な学習用情報１５ｂを収集して蓄積する処理を実行する。電源側通信部１３は、トーチ側通信部３１と通信を行い、溶接条件情報、溶接トーチ３の速度情報、姿勢情報及び角度情報、溶接条件情報等を受信している。トーチ情報取得部１７ａは、電源側通信部１３が受信した溶接条件情報、溶接トーチ３の速度情報、姿勢情報及び角度情報を電源側通信部１３から取得する。溶接状態情報取得部１７ｂは、溶接結果の良否を判定するための情報として、溶接電圧、溶接電流等を示す溶接状態情報を溶接状態検出部１６から取得する。蓄積処理部１７ｃは、溶接に使用した溶接情報、トーチ情報取得部１７ａ及び溶接状態情報取得部１７ｂにて取得した各情報を対応付け、学習用情報１５ｂとして第２記憶部１５に記憶させる。
【００６４】
また、第２記憶部１５は、溶接施工要領書に係る情報を学習用情報１５ｂとして記憶している。溶接施工要領書に係る情報は、例えば溶接対象であるワークＷの材質、厚み、開先の形状、継手の種類、ワークＷの姿勢、推奨される溶接トーチ３の移動速度、姿勢、角度、溶接電流、溶接電圧、溶接ワイヤの送給速度等の情報であり、当該情報を学習用情報１５ｂとして記憶している。
学習部１７は、第２記憶部１５に蓄積された学習用情報１５ｂに基づいて自身を機械学習させる処理を実行することができる。機械学習により、学習部１７はより良い溶接結果が得られる溶接情報を出力できるようになる。学習部１７による溶接情報の算出及び学習に係る構成の詳細は後述する。
【００６５】
図４は、溶接トーチ３の構成例を示す外観図である。図４Ａは、溶接トーチ３の正面図、図４Ｂは溶接トーチ３の平面図である。溶接トーチ３は、トーチボディ３７、ノズル３７１、ハンドル３８、制御基板３８１、トーチスイッチ３３１、操作ボタン３３２、ディスプレイ３２１、加速度センサ３５１、ジャイロセンサ３５２及びトーチケーブル３９を備える。
【００６６】
トーチボディ３７は、金属製の筒状の部材であり、内部に溶接ワイヤが挿通するライナ、第１パワーケーブル４１、及びガス配管７が配されている。トーチボディ３７の先端には、ノズル３７１が設けられている。トーチボディ３７は、溶接作業者がワークＷに対してノズル３７１を向けやすいように、湾曲部分を有している。
【００６７】
ハンドル３８は、溶接作業者が把持するための部位であり、トーチボディ３７の基端部を保持している。溶接作業者は、ハンドル３８を把持し、溶接作業を行う。ハンドル３８には、トーチスイッチ３３１、操作ボタン３３２、及びディスプレイ３２１が設けられている。また、ハンドル３８の内部には制御基板３８１が配されている。制御基板３８１には、トーチ側通信部３１、表示部３２、操作部３３、記憶部３４、トーチ状態検出部３５、及び制御部３６を構成する回路が配されている。
【００６８】
トーチスイッチ３３１は、溶接の開始及び停止の操作を受け付ける操作手段であり、ハンドル３８を把持した溶接作業者が、人差し指で押動操作しやすい位置に設けられている。トーチスイッチ３３１のオン操作（押下）により、操作信号が制御部３６に出力され、当該操作信号が溶接電源１に入力されることにより、溶接電源１は溶接電力の出力を行う。オン操作が解除されることで、溶接電源１は溶接電力の出力を停止する。即ち、トーチスイッチ３３１を押下している間だけ、溶接が行われる。
【００６９】
ディスプレイ３２１は、各種表表示を行うパネルであり、溶接作業者が画面を見やすいように、ハンドル３８におけるトーチスイッチ３３１の反対側に設けられている。
【００７０】
操作ボタン３３２は、画面の切り替え、各種設定、設定の変更の操作を行うための操作手段であり、ハンドル３８のディスプレイ３２１と同じ側の、ハンドル３８の把持部分とディスプレイ３２１との間に配されている。操作ボタン３３２は、上ボタン３３２ａ、下ボタン３３２ｂ、左ボタン３３２ｃ及び右ボタン３３２ｄからなる。各ボタンが押下されると、対応する操作信号が制御部３６に出力され、制御部３６は、対応する処理を行う。
【００７１】
加速度センサ３５１は、３軸の加速度センサ３５１であり、各軸方向の加速度を検出して、検出値を制御部３６に出力する。ジャイロセンサ３５２は、３軸のジャイロセンサ３５２であり、各軸周りの角速度を検出して、検出値を制御部３６に出力する。制御部３６は、トーチ状態検出部３５の加速度センサ３５１及びジャイロセンサ３５２より入力される検出値に基づいて、溶接トーチ３の速度を示す速度情報を演算する。また、制御部３６は、加速度センサ３５１及びジャイロセンサ３５２より入力される検出値に基づいて、溶接トーチ３の移動方向に対する溶接トーチ３の姿勢を示す姿勢情報、鉛直方向に対する溶接トーチ３の角度を示す角度情報を演算する。
【００７２】
なお、制御部３６による溶接トーチ３の移動速度の演算方法は特に限定されるものでは無い。例えば、加速度センサ３５１を利用せず、ジャイロセンサ３５２による検出値のみから演算するようにしても良い。また、ジャイロセンサ３５２を利用せず、加速度センサ３５１による検出値のみから演算するようにしても良い。
【００７３】
＜溶接トーチの移動速度＞
半自動式のアーク溶接における溶接トーチ３の移動速度は、ワークＷの材質、溶接ワイヤの材質、直径、送給速度等に応じて、推奨される速度が決まっている。溶接作業者は、推奨速を保つように溶接トーチ３を移動させながら溶接を行う。しかし、推奨速度を保って溶接トーチ３を移動させ続けることは困難であり、実際には溶接トーチ３の移動速度は、推奨速度より速くなったり、遅くなったりする。
【００７４】
図５は、溶接トーチ３の移動速度及び溶接電圧と、溶接状態の関係を示す模式図であり、溶接トーチ３の先端から突出した溶接ワイヤＤの先端と、ワークＷとの間でアークＡを発生させて溶接を行っている状態を示している。
【００７５】
図５Ａは、推奨速度で溶接トーチ３を移動させている状態を示している。この場合、ワークＷに形成されるビードＢの厚さは適切な厚さになっており、溶接ワイヤＤの先端とビードＢの表面との間のアークＡの長さＬａも適切な長さになっている。
【００７６】
図５Ｂは、推奨速度よりも速い速度で溶接トーチ３を移動させている状態を示している。この場合、推奨速度で移動させた場合に比べて、ワークＷに形成されるビードＢの厚さが薄くなる。これにより、溶接ワイヤＤと、ビードＢの表面との間のアークＡの長さＬａが長くなり、スパッタが発生し易くなる。
【００７７】
図５Ｃは、図５Ｂと同様に推奨速度よりも速い速度で溶接トーチ３を移動させており、溶接電圧を規定の設定電圧より低くした状態を示している。この場合、ビードＢの厚さは、図５Ｂと同様に薄くなっている。しかし、溶接電圧を低く設定したことにより、溶接ワイヤＤが溶けにくくなり、溶接トーチ３の先端から突出した溶接ワイヤＤの長さＬが、図５Ａ及び図５Ｂに比べて長くなっている。これにおり、溶接ワイヤＤの先端とビードＢの表面との間のアークＡの長さＬａは適切な長さとなり、スパッタの発生が抑制される。
【００７８】
逆に、推奨速度より遅い速度で溶接トーチ３を移動させた場合、ビードＢの厚さが厚くなるため、溶接ワイヤＤの先端とビードＢの表面との間のアークＡの長さＬａが短くなる。この場合は、溶接電圧を規定の設定電圧より高くすることにより、溶接ワイヤＤの溶融が促され、溶接トーチ３の先端から突出した溶接ワイヤＤの長さＬが図５Ａの場合より短くなる。これにより、アークＡの長さＬａは適切な長さとなる。
【００７９】
このように、溶接トーチ３の移動速度に応じて、溶接電圧を調整することにより、アークＡの長さＬａを調整し、溶接トーチ３の移動速度の変化による溶接品質の低下を抑制することができる。
【００８０】
＜溶接トーチの移動方向に対する角度＞
図６は、移動方向に対する溶接トーチ３の姿勢を示す模式図である。図中、太線矢印は溶接トーチ３の移動方向を示している。
半自動式のアーク溶接においては、溶接トーチ３の移動方向に対する姿勢によって、溶接状態が変化する。右図に示すように、移動方向に向けて溶接トーチ３を傾けて行う溶接方法は後退法と呼ばれる。後退法の場合、溶け込みが深く、余盛が高く、幅が狭いビードが形成される。左図に示すように、移動方向と逆方向に溶接トーチ３を傾けて行う溶接方法は前進法と呼ばれる。前進法の場合、溶け込みが浅く、余盛が低く、幅が広いビードが形成される。
【００８１】
半自動式のアーク溶接においては、溶接トーチ３の姿勢も、移動速度と同様、ワークＷの材質、溶接ワイヤの材質、直径、送給速度等に応じて、推奨される溶接トーチ３の姿勢が決まっている。溶接作業者は、溶接トーチ３の姿勢を保ちながら溶接トーチ３を移動させて溶接を行う。しかし、溶接トーチ３の姿勢を一定に保ち続けることは困難である。溶接トーチ３の姿勢が変化すると、溶接状態が変化し、溶接品質が悪化する虞がある。特に、前進法で溶接トーチ３の傾きが大きくなり過ぎると、スパッタの発生が多くなることが知られている。
【００８２】
中央の図に示す「所定範囲内」は溶接トーチ３の姿勢として推奨される範囲を示している。溶接トーチ３の姿勢が当該範囲内にある場合、溶接電圧として規定の基準電圧値を用いて溶接を行うと、良好な溶接結果が得られる。
ところが、左図に示すように溶接トーチ３が移動方向反対側に傾き過ぎている場合（前進角オーバー）、規定の溶接電圧の設定値に所定値αを加算した値を設定すると、溶接結果が改善される傾向にある。また、右図に示すように溶接トーチ３が移動方向に傾き過ぎている場合（後退角オーバー）、規定の溶接電圧の設定値から所定値βを減算した値を設定すると、溶接結果が改善される傾向にある。
【００８３】
＜溶接トーチの角度＞
図７は、鉛直方向に対する溶接トーチ３の角度を示す模式図である。半自動式のアーク溶接においては、通常、溶接トーチ３の先端を下方に向けて溶接を行うが、図７に示すように、溶接箇所に応じて先端を横方向（９０°）又は上方（１８０°）に向けて溶接を行う場合もある。この場合、溶接トーチ３の先端を横方向又は上方向に向けて溶接を行う場合、先端を下方に向けて溶接を行う場合に比べて、溶接電流を低く設定した方が良い傾向にある。
例えば、溶接トーチ３の先端が横方向を向いている場合、規定の溶接電流の設定値から所定値αを減算した値を設定すると、溶接結果が改善される傾向にある。また、溶接トーチ３の先端が上方を向いている場合、規定の溶接電流の設定値から、より大きな所定値βを減算した値を設定すると、溶接結果が改善される傾向にある。
【００８４】
＜学習部＞
図８は、学習部１７の構成例を示すブロック図である。学習部１７は、取得部１７１と、溶接情報算出部１７２と、学習用情報読出部１７３と、良否判定部１７４と、学習処理部１７６とを備える。
【００８５】
取得部１７１は、トーチ速度情報取得部１７１ａ、トーチ姿勢情報取得部１７１ｂ、トーチ角度情報取得部１７１ｃ、及び溶接条件情報取得部１７１ｄを有する。図３に示す電源側通信部１３は、トーチ側通信部３１と通信を行い、溶接トーチ３の速度情報、姿勢情報及び角度情報、並びに溶接条件情報等を受信しており、学習部１７のトーチ速度情報取得部１７１ａは、電源側通信部１３にて受信した速度情報を取得する。同様にして、トーチ姿勢情報取得部１７１ｂ及びトーチ角度情報取得部１７１ｃは、電源側通信部１３にて受信した姿勢情報及び角度情報を取得する。また、溶接条件情報取得部１７１ｄは、電源側通信部１３にて受信した溶接条件情報を取得する。取得部１７１は、取得した速度情報、姿勢情報及び角度情報、並びに溶接条件情報を溶接情報算出部１７２へ出力する。
【００８６】
溶接情報算出部１７２は、溶接トーチ３の速度情報、姿勢情報及び角度情報、並びに溶接条件情報が入力された場合、当該トーチの状態及び溶接条件に適応した溶接情報、つまり、良好な溶接結果が得られる溶接電圧、溶接電流、溶接ワイヤの送給速度等を示す情報を出力する溶接情報算出ニューラルネットワーク（Neural Network) １７２ａを備える。以下、溶接情報算出ニューラルネットワーク１７２ａを、溶接情報算出ＮＮ１７２ａと呼ぶ。溶接情報算出ＮＮ１７２ａは、入力層、中間層及び出力層を有する学習済みのニューラルネットワークである。中間層は複数層である。入力層は、溶接トーチ３の速度情報、姿勢情報及び角度情報並びに溶接条件が入力される複数のニューロンを備える。出力層は、例えば溶接電流、溶接電圧及び溶接ワイヤの送給速度等の大きさに対応した複数のニューロンを備える。例えば、溶接電流＝γに対応したニューロン、溶接電流＝２γ，３γ…に対応した複数のニューロンを有する。溶接電圧及び送給速度についても同様である。各ニューロンは、当該溶接電流、溶接電圧及び送給速度が望ましい確率を示した情報を出力する。溶接情報算出部１７２は、溶接情報算出ＮＮ１７２ａの出力層から出力される情報に基づいて、最も望ましい、つまり、出力が最も大きいニューロンに対応する溶接電流、溶接電圧、溶接ワイヤの送給速度等の溶接情報を決定し、決定された溶接情報を主制御部１１及び電源部１２に与える。電源部１２は、学習部１７から出力された溶接情報を用いて、溶接電流及び溶接電圧を制御する。主制御部１１は、学習部１７から出力された溶接情報を用いて、溶接ワイヤの送給速度等を指示する制御信号をワイヤ送給装置２へ送信する。
なお、溶接情報算出ＮＮ１７２ａ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。
【００８７】
学習用情報読出部１７３は、第２記憶部１５に蓄積された学習用情報１５ｂを読み出し、読み出した学習用情報１５ｂを良否判定部１７４及び学習処理部１７６へ出力する。学習用情報１５ｂは、例えば溶接に使用した溶接情報、溶接トーチ３の速度情報、姿勢情報及び角度情報と、溶接結果の良否を判定するための情報とを含む。溶接結果の良否を判定するための情報は、例えば、溶接中に検出された溶接電圧、溶接電流等である。以下、当該溶接電圧及び溶接電流を溶接モニタ情報と呼ぶ。学習用情報読出部１７３は、溶接モニタ情報を良否判定部１７４へ出力する。また学習用情報読出部１７３は、溶接トーチ３の速度情報、姿勢情報及び角度情報、並びに溶接情報を学習部１７へ出力する。
【００８８】
良否判定部１７４は、溶接モニタ情報が入力された場合、当該溶接モニタ情報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情報を出力する良否判定ニューラルネットワーク１７５を備える。以下、良否判定ニューラルネットワーク１７５を、良否判定ＮＮ１７５と呼ぶ。良否判定ＮＮ１７５は、例えば、学習済みの再帰型ニューラルネットワーク（RNN: Recurrent Neural Network）であり、入力層、中間層及び出力層を有する。
良否判定ＮＮ１７５は、例えば、時系列データである溶接モニタ情報が入力されるニューロンを入力層に備え、溶接結果が良好である確率を示した情報を出力する第１ニューロンと、溶接結果が不良である確率を示した情報を出力する第２ニューロンとを出力層に備える。この場合、上記良否を示す情報は、第１及び第２ニューロンから出力された情報である。
また、良否判定ＮＮ１７５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、上記良否を示す情報は、当該ニューロンから出力された２値の情報である。
更に、良否判定ＮＮ１７５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ＮＮ１７５は、溶接モニタ情報（入力データ）と、当該溶接モニタ情報に対応する溶接結果の良否を示す情報（教師データ）を良否判定ＮＮ１７５の学習用の情報として、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り学習させれば良い。
なお、良否判定ＮＮ１７５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ＮＮ１７５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。また、良否判定部１７４は、必ずしもニューラルネットワークである必要は無く、溶接電流又は溶接電圧の波形から特徴量を抽出し、溶接結果の良否を判定するように構成しても良い。また、溶接モニタ情報に基づいて、短絡時間、アーク切れの頻度等を演算し、溶接結果の良否を判定するように構成しても良い。
【００８９】
学習処理部１７６は、学習用情報読出部１７３から出力された溶接条件、溶接トーチ３の速度情報、姿勢情報及び角度情報、並びに溶接情報等を取得する。また、学習処理部１７６は、良否判定部１７４から出力された溶接結果の良否を示す情報を取得する。
【００９０】
溶接情報算出ＮＮ１７２ａの学習方法を説明する。
（１）初期学習
まず、溶接情報算出ＮＮ１７２ａの初期学習について説明する。初期学習は現場でアーク溶接システムを使用する前段階の機械学習である。初期学習においては、特定の溶接条件において推奨される溶接電圧、溶接電流、溶接ワイヤの送給速度、溶接トーチ３の移動速度、姿勢及び角度で、熟練者が溶接を行い、学習用情報１５ｂを蓄積する。また、推奨される溶接トーチ３の移動速度よりも早い速度、遅い速度で溶接が行われたことを想定し、当該条件で良好な溶接結果が得られるように、溶接電圧及び溶接電流等を調整して、溶接を行い、学習用情報１５ｂを蓄積する。同様に、溶接トーチ３の姿勢及び角度が、推奨される姿勢及び角度から外れたことを想定し、当該条件で良好な溶接結果が得られるように、溶接電圧及び溶接電流等を調整して、溶接を行い、学習用情報１５ｂを蓄積する。
なお、溶接電流及び溶接電圧を推奨値から外れた値に設定し、当該溶接条件の下、良好な溶接結果が得られるように熟練者が溶接を試み、当該溶接にて得られた情報を学習用情報１５ｂとして蓄積しても良い。
更に、標準的な溶接条件、溶接電圧、溶接電流、溶接ワイヤの送給速度、溶接トーチ３の速度情報、姿勢情報及び角度情報をそのまま学習用情報１５ｂとして第２記憶部１５に記憶させ、実際に熟練者が溶接を行って得られた学習用情報１５ｂの不足を補うと良い。
学習処理部１７６は、蓄積された学習用情報１５ｂのから良好な溶接結果が得られた学習用情報１５ｂを選択する。つまり、特定の溶接条件において良好な溶接結果が得られる溶接電圧、溶接電流、溶接ワイヤの送給速度、溶接トーチ３の移動速度、姿勢及び角度を表した学習用情報１５ｂを選択する。そして、学習処理部１７６は、選択された学習用情報１５ｂを用いて、溶接情報算出ＮＮ１７２ａを学習させる。学習処理部１７６は、溶接トーチ３の速度情報、姿勢情報、角度情報、溶接条件情報を溶接情報算出ＮＮ１７２ａに入力し、当該溶接情報算出ＮＮ１７２ａから出力された溶接情報を取得する。そして、当該出力された溶接情報と、良好な溶接結果が得られたときの溶接情報との誤差を算出し、当該誤差が小さくなるように溶接情報算出ＮＮ１７２ａを特徴付ける重み係数を誤差逆伝播法にて修正を行う。重み係数の修正により、溶接情報算出ＮＮ１７２ａは、より良好な溶接結果が得られるような溶接電流、溶接電圧等の溶接情報を出力できるようになる。
【００９１】
（２）追加学習
次に、溶接情報算出ＮＮ１７２ａの追加学習について説明する。追加学習は、現場でアーク溶接システムを使用して得られた学習用情報１５ｂに基づいて行われる機械学習である。言い換えると、追加学習は、初期学習で想定されていなかった溶接条件、溶接トーチ３の状態にも対応できるように、溶接情報算出ＮＮ１７２ａの重み係数を修正する処理である。
溶接電源１は、溶接作業者が現場で溶接を行う都度、溶接に係る情報を学習用情報１５ｂとして蓄積している。溶接情報算出ＮＮ１７２ａは、溶接作業者により、追加学習の操作が行われた場合、追加学習処理を実行する。
学習処理部１７６は、初期学習同様、良好な溶接結果が得られた学習用情報１５ｂを選択して、溶接情報算出ＮＮ１７２ａを学習させると良い。つまり、初期学習では想定されていなかった溶接条件、溶接トーチ３の状態における最適な溶接情報に基づいて、当該溶接情報を算出できるように、溶接情報算出ＮＮ１７２ａを追加学習させる。この場合、初期学習で用いた学習用情報１５ｂと、現場で蓄積した学習用情報１５ｂとを混合させて追加学習を実行すると良い。
【００９２】
また、溶接電源１は、良好な溶接結果が得られるように溶接情報を自動調整し、溶接情報算出ＮＮ１７２ａの追加学習に必要な学習用情報１５ｂの蓄積を支援する追加学習モードを有する。溶接作業者が溶接トーチ３の操作部３３を操作することによって、溶接電源１は追加学習モードへ移行する。追加学習モードにおいては、溶接中の溶接電圧及び溶接電流をモニタし、良好な溶接結果が得られるように、リアルタイムで溶接電流、溶接電圧等の調整を行う。以下、パルス溶接を例にして説明する。
学習部１７は、溶接状態情報取得部１７ｂにて取得した溶接電圧及び溶接電流に基づいて、溶接時間に対する短絡時間の比率、アークの安定性、短絡時間のバラツキ、溶接中のアーク切れを検出することができる。アークの安定性を示す指標は、電圧変動の累積目標値から検出された溶接電圧の変動累積値を減算することによって得られる。
【００９３】
学習部１７は、短絡時間の比率が基準値より小さい場合、溶接電流、溶接電圧、パルスピーク電流、パルスベース電流、パルス周波数がいずれも大きくなるように溶接情報を補正して、電源部１２へ出力する。逆に、短絡時間の比率が基準値より大きい場合、溶接電流、溶接電圧、パルスピーク電流、パルスベース電流、パルス周波数がいずれも小さくなるように溶接情報を補正して、電源部１２へ出力する。学習部１７は、例えば溶接電流、溶接電圧、パルスピーク電流等を順に変更し、溶接状態が改善された場合、変更後の値を保持する。
なお、学習部１７は、短絡時間の比率が基準値から外れている場合、短絡電流、パルスの立ち上がり、立ち下がり時間が大きく又は小さくなるように、試行錯誤的に溶接情報を補正し、補正後の溶接情報を電源部１２へ出力する。溶接結果が改善されなかった場合、学習部１７は、短絡電流、パルスの立ち上がり、立ち下がり時間が元の設定値になるように溶接情報を補正する。
【００９４】
また、学習部１７は、アークが不安定である場合、短絡時間のばらつきが大きい場合、溶接中にアーク切れが発生している場合、より小さな溶接電流が出力され、より大きな溶接電圧及び短絡電流が出力されるように溶接情報を補正し、補正後の溶接情報を電源部１２へ出力する。
なお、学習部１７は、アークが不安定である場合、短絡時間のばらつきが大きい場合、溶接中にアーク切れが発生している場合、パルスピーク電流、パルスベース電流、パルス周波数、パルスの立ち上がり、立ち下がり時間が大きく又は小さくなるように、試行錯誤的に溶接情報を補正し、補正後の溶接情報を電源部１２へ出力する。溶接結果が改善されなかった場合、学習部１７は、元の設定値になるように溶接情報を補正する。
【００９５】
上記追加学習モードにおいては、学習部１７は、補正後の溶接情報、溶接トーチ３の速度情報、姿勢情報及び角度情報、溶接条件情報等を、学習用情報１５ｂとして第２記憶部１５に記憶させる。
【００９６】
追加学習モードで溶接を実行することにより、初期学習では想定されていなかった溶接条件、溶接トーチ３の状態における最適な溶接情報を蓄積することができる。そして、学習部１７は、初期学習と同様の手順で、溶接情報算出ＮＮ１７２ａを追加学習させる。
【００９７】
本実施形態１に係るアーク溶接システムにおいては、溶接作業者の熟練度に頼ることなく、溶接トーチ３の移動速度、姿勢、角度等の変化に適応した最適な溶接電流、溶接電圧、溶接ワイヤの送給速度等を示す溶接情報を算出することができる。
【００９８】
また、溶接作業者は、溶接トーチ３の操作部３３を操作し、溶接条件を選択するのみで、溶接電源１の学習部１７は、選択された溶接条件において、実際の溶接トーチ３の移動速度、姿勢、角度等の変化に適応した最適な溶接電流等の溶接情報を算出することができる。
【００９９】
更に、溶接電源１は、溶接情報算出部１７２を機械学習させるための学習用情報１５ｂを収集及び蓄積することができ、蓄積した学習用情報１５ｂを用いて溶接情報算出ＮＮ１７２ａを追加学習させることができる。また、溶接電源１は、溶接結果の良否を自動で判別し、良好な溶接結果が得られる溶接情報を出力するように、溶接情報算出ＮＮ１７２ａを追加学習させることができる。
【０１００】
なお、実施形態１においては、溶接情報算出部１７２が溶接トーチ３の状態及び溶接条件に基づいて、溶接情報を出力する例を説明したが、溶接トーチ３の移動速度、姿勢及び角度に基づいて、溶接電圧、溶接電流、溶接ワイヤの送給速度等を補正する補正量を算出して出力するように構成しても良い。また、補正量が溶接条件に大きく依存しない場合、溶接トーチ３の移動速度、姿勢及び角度のみに基づいて、補正量を算出するように溶接情報算出部１７２を構成しても良い。
【０１０１】
また、第２記憶部１５及び学習部１７を溶接電源１に備える例を説明したが、外部のサーバ装置に第２記憶部１５及び学習部１７を備えても良い。溶接電源１は、学習用情報１５ｂをサーバ装置へ送信する。サーバ装置側で溶接情報算出部１７２を機械学習させ、学習後の溶接情報算出部１７２を規定するパラメータを溶接電源１へ送信する。サーバ装置は、複数の溶接電源１から学習用情報１５ｂを収集及び蓄積するように構成しても良い。溶接電源１は、サーバ装置から送信されたパラメータを受信し、受信したパラメータを用いて溶接情報算出部１７２を再構成する。
【０１０２】
更に、本実施形態１では、アーク溶接を行う装置及び溶接システムを例に挙げて説明したが、レーザ溶接、電子ビーム溶接、ガス溶接等の他方式の溶接にも本実施形態１を適用することができる。後述の他の実施形態においても同様である。
【０１０３】
（実施形態２）
図９は、実施形態２に係る溶接トーチ２０３の構成例を示すブロック図である。実施形態２に係るアーク溶接システムは、溶接情報算出ＮＮ２３４ａが溶接トーチ２０３に設けられている点が実施形態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。
【０１０４】
実施形態２に係る溶接トーチ２０３は、学習済みの溶接情報算出ＮＮ２３４ａを備えた溶接情報算出部２３４を備える。溶接情報算出ＮＮ２３４ａの構成は実施形態１の溶接電源１に設けられた溶接情報算出ＮＮ１７２ａと同様である。
【０１０５】
ただし、溶接情報算出ＮＮ２３４ａの追加学習処理は溶接電源１、又は実施形態１の学習部１７と同様の機能を有するサーバ装置にて実行すると良い。溶接トーチ２０３は、追加学習の結果得られたニューラルネットワークのパラメータを取得し、記憶する。
【０１０６】
実施形態２に係る溶接トーチ２０３は、溶接条件、溶接トーチ２０３の状態に適応した溶接情報を溶接情報算出ＮＮ２３４ａにて算出し、算出した溶接情報を溶接電源１へ出力する。溶接情報算出部２３４にて算出された溶接情報を溶接電源１に与えることにより、溶接トーチ２０３の移動速度、姿勢及び角度の変化に拘わらず、良好な溶接結果を得ることができる。
【０１０７】
溶接トーチ２０３側で、溶接情報を算出し、算出結果の溶接情報を溶接電源１へ送信する構成であるため、溶接トーチ２０３から溶接電源１へ送信する情報量を削減することができる。従って、溶接電源１は、溶接トーチ２０３の状態変化に遅れなく、最適な溶接電圧、溶接電流を溶接トーチ２０３に供給することができる。
【０１０８】
（実施形態３）
図１０は、実施形態３に係る溶接トーチ３０３の構成例を示すブロック図である。実施形態３に係るアーク溶接システムは、溶接中に検出した溶接電圧、溶接電流に加え、溶接痕を撮像して得た画像情報、溶接中に集音して得られた溶接音情報を用いて、溶接結果の良否を判定し、溶接情報算出部１７２を機械学習させる点が実施形態１と異なるため、以下では主に上記相違点について説明する。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。
【０１０９】
実施形態３に係る溶接トーチ３０３は、撮像部３３７及びマイク３３８を更に備える。撮像部３３７は、溶接痕を撮像するカメラである。マイク３３８は、溶接中の溶接音を集音する。撮像して得られた画像情報、及び集音して得られた音声情報は、溶接状態情報として溶接電源１へ送信される。溶接電源１は、電源側通信部１３にて、溶接モニタ情報、音声情報及び画像情報を受信し、受信した各情報を学習部１７に与える。
【０１１０】
図１１は、実施形態３に係る良否判定部１７４の構成例を示すブロック図である。良否判定部１７４は、第１良否判定部１７４ａ、第２良否判定部１７４ｂ、第３良否判定部１７４ｃ及び総合評価部１７５ｄを備える。
第１良否判定部１７４ａは、入力される時系列の溶接モニタ情報に基づいて、溶接結果の良否を判定するための情報を出力する良否判定ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）１７５ａを有する。
第２良否判定部１７４ｂは、入力される時系列の音声情報に基づいて、溶接結果の良否を判定するための情報を出力する良否判定ＲＮＮ１７５ｂを有する。
第３良否判定部１７４ｃは、入力される画像情報に基づいて、溶接結果の良否を判定するための情報を出力する良否判定ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）１７５ｃを有する。
第１良否判定部１７４ａ、第２良否判定部１７４ｂ及び第３良否判定部１７４ｃから出力される情報は、例えば、溶接結果が良好である確率を示す情報である。
【０１１１】
総合評価部１７５ｄは、第１良否判定部１７４ａ、第２良否判定部１７４ｂ及び第３良否判定部１７４ｃから出力された各情報に基づいて、溶接結果の良否を判定し、良否の判定結果を学習処理部１７６へ出力する。総合評価部１７５ｄは、例えば、各判定部から出力された情報のいずれもが閾値以上である場合、溶接結果が良好であると判定すると良い。良否の判定方法は一例であり、各情報に基づいて平均値等の統計量を算出し、統計量を閾値と比較することによって、良否を判定しても良い。
【０１１２】
実施形態２に係るアーク溶接システムによれば、溶接中に検出された溶接電流、溶接電圧の溶接モニタ情報に加え、溶接音、溶接痕を撮像して得られる画像等を加味して、より正確に溶接結果の良否を判定し、溶接結果が向上させる溶接情報を出力することができる。
【０１１３】
なお、実施形態１における追加学習モードにおいては、短絡時間の比率、短絡時間のバラツキ等に基づいて溶接電流及び溶接電圧を調整し、溶接情報算出部１７２を追加学習させる例を説明したが、音声情報及び画像情報に基づいて、溶接電流及び溶接電圧を調整することもできる。学習部１７は、画像情報に基づいて、溶け込みの程度、ビード幅、ビード幅の均一性、スパッタ等を特定することができる。
【０１１４】
例えば、学習部１７は、溶け込みが少ない場合、又はビード幅が狭い場合、溶接電流、溶接電圧、パルスピーク電流、パルスベース電流、パルス周波数がいずれも大きくなるように溶接情報を補正して、電源部１２へ出力する。逆に溶け落ちが生じている場合、又はビード幅が広い場合、溶接電流、溶接電圧、パルスピーク電流、パルスベース電流、パルス周波数がいずれも小さくなるように溶接情報を補正して、電源部１２へ出力する。
また、学習部１７は、スパッタが多い場合、ビード幅が均一で無い場合、より小さな溶接電流及び短絡電流が出力され、より大きな溶接電圧が出力されるように溶接情報を補正し、補正後の溶接情報を電源部１２へ出力する。
【０１１５】
また、学習部１７は、溶込みの過不足量と、ビード幅の目標値及び実際のビード幅の差分と、スパッタ量と、アーク安定性の指標とを重み付け加算することによって、溶接電流又は溶接電圧の補正量を算出するように構成しても良い。
【０１１６】
（実施形態４）
図１２は、実施形態４に係る学習部１７の構成例を示すブロック図である。実施形態４に係るアーク溶接システムは、溶接条件毎に異なる複数の溶接情報算出ＮＮ１７２ａを備える点が実施形態１と異なるため、以下では主に上記相違点について説明する。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。
【０１１７】
実施形態２に係る溶接情報算出部１７２は、溶接条件毎に異なる複数の溶接情報算出ＮＮ１７２ａを備える。例えば、ワークＷの材質、厚み、開先の形状、継手の種類、ワークＷの姿勢毎に異なる複数の溶接情報算出ＮＮ１７２ａを備える。学習部１７は、複数の溶接情報算出ＮＮ１７２ａと、複数の溶接条件との対応関係を記憶している。
【０１１８】
溶接作業者は、溶接トーチ３の操作部３３を操作することによって、溶接条件を選択する。選択された溶接条件情報は溶接電源１へ送信され、溶接電源１は、溶接条件情報を受信する。学習部１７は、溶接電源１が受信した溶接条件情報に対応する溶接情報算出ＮＮ１７２ａを選択し、選択された溶接条件算出ＮＮを用いて溶接情報を算出する。
【０１１９】
実施形態４に係るアーク溶接システムによれば、溶接条件毎に異なる溶接情報算出ＮＮ１７２ａを備えるため、効率的に溶接情報算出部１７２を機械学習させることができる。
【０１２０】
（実施形態５）
図１３は、実施形態５に係る学習部１７の構成例を示すブロック図である。実施形態４に係るアーク溶接システムは、動作予測部１７２ｂを備える点が実施形態１と異なるため、以下では主に上記相違点について説明する。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。
【０１２１】
実施形態５に係る溶接情報算出部１７２は、溶接トーチ３の動作を予測する動作予測部１７２ｂを備える。動作予測部１７２ｂは、例えば、溶接トーチ３の移動速度、姿勢及び角度の時間的変化に基づいて、溶接トーチ３の動作を予測する再帰型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、溶接トーチ３の速度情報、姿勢情報及び角度情報が入力されるニューロンを有する入力層と、中間層と、予測される速度情報、姿勢情報及び角度情報を出力するニューロンを有する出力層とを有する。学習処理部１７６は、動作予測部１７２ｂから出力された溶接トーチ３の速度情報、姿勢情報及び角度情報と、溶接トーチ３の実際の速度情報、姿勢情報及び角度情報との差分が小さくなるように、継続的に動作予測部１７２ｂを機械学習させる。溶接情報算出部１７２は、動作予測部１７２ｂにて予測された溶接トーチ３の速度情報、姿勢情報及び角度情報に基づいて、溶接情報を算出する。
【０１２２】
実施形態５に係るアーク溶接システムによれば、溶接トーチ３の動作を予測し、予測される溶接トーチ３の動作に適応した溶接情報を算出することができるため、より良好な溶接結果が得られる溶接情報を出力することができる。
【０１２３】
（実施形態６）
図１４は、実施形態６に係る学習部１７の構成例を示すブロック図である。実施形態６に係るアーク溶接システムは、複数の動作予測部172ｂを備える点が実施形態５と異なる、以下では主に上記相違点について説明する。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。
【０１２４】
実施形態６に係る溶接情報算出部１７２は、複数の動作予測部１７２ｂを備える。各動作予測部１７２ｂは、例えば複数の溶接作業者の癖を学習した実施形態５と同様の再帰型ニューラルネットワークを有する。溶接作業者は溶接トーチ３の操作部３３を操作することによって、自身の癖を学習した動作予測部１７２ｂを選択する。溶接情報算出部１７２は選択された動作予測部１７２ｂを用いて、溶接情報を算出する。
【０１２５】
実施形態６に係るアーク溶接システムによれば、溶接作業者は、自身の癖を学習したニューラルネットワークである動作予測部１７２ｂを選択することができる。学習部１７は、選択された動作予測部１７２ｂを用いて溶接作業者毎に異なる溶接トーチ３の動きを予測し、良好な溶接結果が得られる溶接情報を出力することができる。
【０１２６】
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】
【０１２７】
１  溶接電源
２  ワイヤ送給装置
３，２０３，３０３  溶接トーチ
５  電力伝送線
６  ガスボンベ
７  ガス配管
８  信号線
１１  主制御部
１２  電源部
１３  電源側通信部
１４  第１記憶部
１５  第２記憶部
１５ａ  コンピュータプログラム
１５ｂ  学習用情報
１６  溶接状態検出部
１７  学習部
１７ａ  トーチ情報取得部
１７ｂ  溶接状態情報取得部
１７ｃ  蓄積処理部
３１  トーチ側通信部
３２  表示部
３２１  ディスプレイ
３３  操作部
３３１  トーチスイッチ
３３２  操作ボタン
３４  記憶部
３５  トーチ状態検出部
３５１  加速度センサ
３５２  ジャイロセンサ
３６  制御部
３７  トーチボディ
３３７  撮像部
３３８  マイク
３７１  ノズル
３８  ハンドル
３８１  制御基板
３９  トーチケーブル
４１  第１パワーケーブル
４２  第２パワーケーブル
１７１ａ  トーチ速度情報取得部
１７１ｂ  トーチ姿勢情報取得部
１７１ｃ  トーチ角度情報取得部
１７１ｄ  溶接条件情報取得部
１７２，２３４  溶接情報算出部
１７２ａ，２３４ａ  溶接情報算出ＮＮ
１７２ｂ  動作予測部
１７３  学習用情報読出部
１７４  良否判定部
１７４ａ  第１良否判定部
１７４ｂ  第２良否判定部
１７４ｃ  第３良否判定部
１７５ａ，１７５ｂ  良否判定ＲＮＮ
１７５ｃ  良否判定ＣＮＮ
１７５ｄ  総合評価部
１７５  良否判定ＮＮ
１７６  学習処理部
Ｐ  電力系統
Ｗ  ワーク
【図１】
2019181488.tif 000003
【図２】
2019181488.tif 000004
【図３】
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【図４】
2019181488.tif 000006
【図５】
2019181488.tif 000007
【図６】
2019181488.tif 000008
【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
2019181488.tif 000012
【図１１】
2019181488.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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