(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
溶接部の良否を評価する溶接評価装置であって、
前記溶接部の画像データを取得する画像データ受信部と、
前記画像データ受信部によって取得された前記画像データを極座標変換した評価対象画像データを出力する画像データ変換処理部と、
前記評価対象画像データにおける前記溶接部の直線度と、溶接状態が良いとされた基準溶接部についての極座標変換後の基準画像データにおける前記基準溶接部の直線度との差分に基づいて前記溶接部の良否を判断する評価処理部と、を備えた溶接評価装置。
【請求項２】
前記評価処理部は、
同一座標における前記評価対象画像データのピクセルの値と前記基準画像データのピクセルの値との比較によって、前記溶接部の直線度と前記基準溶接部の直線度との差分を算出し、
前記比較の結果で値が異なるピクセルの数が全ピクセルのうち閾値％未満である場合には前記溶接部の溶接状態が良いと判断し、前記比較の結果で値が異なるピクセルの数が全ピクセルのうち閾値％以上である場合には前記溶接部の溶接状態が良くないと判断する、請求項１記載の溶接評価装置。
【請求項３】
前記評価処理部は、前記基準画像データを単位空間とし、前記評価対象画像データと前記基準画像データとの乖離を示すマハラノビスの距離に基づいて前記溶接部の良否を判断する請求項１記載の溶接評価装置。
【請求項４】
前記画像データ変換処理部は、前記画像データの極座標変換を実行する前に当該画像データのグレースケール変換を実行する請求項１〜３のいずれか一項記載の溶接評価装置。
【請求項５】
前記画像データ変換処理部は、前記画像データの極座標変換を実行した後に当該画像データの二値化を実行したデータを前記評価対象画像データとして出力する請求項１〜４のいずれか一項記載の溶接評価装置。
【請求項６】
前記画像データ変換処理部は、前記画像データの極座標変換を実行した後に当該画像データの色分解を実行したデータを前記評価対象画像データとして出力する請求項１〜３、及び、５のいずれか一項記載の溶接評価装置。
【請求項７】
溶接部の良否を評価する溶接評価方法であって、
前記溶接部の画像データを取得する画像データ受信ステップと、
前記画像データ受信ステップにおいて取得された前記画像データを極座標変換した評価対象画像データを出力する画像データ変換処理ステップと、
前記評価対象画像データにおける前記溶接部の直線度と、溶接状態が良いとされた基準溶接部についての極座標変換後の基準画像データにおける前記基準溶接部の直線度との差分に基づいて前記溶接部の良否を判断する評価処理ステップと、を備えた溶接評価方法。
【請求項８】
前記評価処理ステップにおいて、
同一座標における前記評価対象画像データのピクセルの値と前記基準画像データのピクセルの値との比較によって、前記溶接部の直線度と前記基準溶接部の直線度との差分を算出し、
前記比較の結果で値が異なるピクセルの数が全ピクセルのうち閾値％未満である場合には前記溶接部の溶接状態が良いと判断し、前記比較の結果で値が異なるピクセルの数が全ピクセルのうち閾値％以上である場合には、前記溶接部の溶接状態が良くないと判断する、請求項７記載の溶接評価方法。
【請求項９】
前記評価処理ステップにおいて、前記基準画像データを単位空間とし、前記評価対象画像データと前記基準画像データとの乖離を示すマハラノビスの距離に基づいて前記溶接部の良否を判断する請求項７記載の溶接評価方法。
【請求項１０】
前記画像データ変換処理ステップにおいて、前記画像データの極座標変換を実行する前に当該画像データのグレースケール変換を実行する請求項７〜９のいずれか一項記載の溶接評価方法。
【請求項１１】
前記画像データ変換処理ステップにおいて、前記画像データの極座標変換を実行した後に当該画像データの二値化を実行したデータを前記評価対象画像データとして出力する請求項７〜１０のいずれか一項記載の溶接評価方法。
【請求項１２】
前記画像データ変換処理ステップは、前記画像データの極座標変換を実行した後に当該画像データの色分解を実行したデータを前記評価対象画像データとして出力する請求項７〜９、及び、１１のいずれか一項記載の溶接評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、溶接評価装置及び溶接評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年では、車両の美的外観を向上させる観点から、鉄道車両構体の外板等の接合に対してレーザ溶接や抵抗スポット溶接を適用する例が増加している。例えば特許文献１に記載のスポット溶接方法では、溶接位置をマーキングした溶接位置ゲージをワーク上に配置し、当該ゲージに合わせてワーク上に置いた電極ブロックを介してスポット溶接を行う方法が開示されている。このような溶接を用いて形成される溶接部の評価として、従来では、例えば放射線透過試験、超音波探傷試験、及び磁粉探傷試験などが用いられてきた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−７３７０３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、これらの従来の試験方法では、溶接部の評価が試験者の目視によって行われており、溶接部の良否の評価が試験者の主観に大きく依存することが課題となっていた。したがって、試験者の主観によらず、溶接部の良否を客観的に評価できる技術が望まれていた。
【０００５】
本発明は、上記課題の解決のためになされたものであり、溶接部の良否を客観的に評価できる溶接評価装置及び溶接評価方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題の解決のため、本発明の一側面に係る溶接評価装置は、溶接部の良否を評価する溶接評価装置であって、溶接部の画像データを取得する画像データ受信部と、画像データ受信部によって取得された画像データを極座標変換する画像データ変換処理部と、画像データ変換処理部によって極座標変換された画像データにおける溶接部の直線度に基づいて溶接部の良否を判断する評価処理部と、を備える。
【０００７】
この溶接評価装置では、溶接部の画像データを極座標変換し、極座標変換後の画像データにおける溶接部の直線度に基づいて溶接部の良否を判断する。溶接部の良否は、溶接部の平面形状の真円度と関連している。ワーク間のギャップ、溶接装置の電極形状の歪み、ワーク表面に付着する埃や油などの条件によって不健全な溶接部が形成された場合、溶接部の平面形状の真円度は低下する。この溶接評価装置では、溶接部の真円度を直線度に変換して定量的な分析を行うことで、溶接部の良否を客観的に評価できる。
【０００８】
また、評価処理部は、基準溶接部についての極座標変換後の画像データにおける基準溶接部の直線度との差分に基づいて溶接部の良否を判断してもよい。これにより、直線度を定量的に分析できるので、溶接部の良否を客観的にかつ精度良く評価できる。
【０００９】
また、評価処理部は、基準溶接部についての極座標変換後の画像データを単位空間とするマハラノビスの距離に基づいて溶接部の良否を判断してもよい。これにより、直線度を定量的に分析できるので、溶接部の良否を客観的にかつ精度良く評価できる。
【００１０】
また、画像データ変換処理部は、画像データの極座標変換を実行する前に当該画像データのグレースケール変換を実行してもよい。このような前処理を実行することにより、極座標変換後の画像データにおける溶接部の直線度を精度良く求めることができる。
【００１１】
また、画像データ変換処理部は、画像データの極座標変換を実行した後に当該画像データの二値化を実行してもよい。このような後処理を実行することにより、極座標変換後の画像データにおける溶接部の直線度を精度良く求めることができる。
【００１２】
また、画像データ変換処理部は、画像データの極座標変換を実行した後に当該画像データの色分解を実行してもよい。このような後処理を実行することにより、極座標変換後の画像データにおける溶接部の直線度を精度良く求めることができる。
【００１３】
また、本発明の一側面に係る溶接評価方法は、溶接部の良否を評価する溶接評価方法であって、溶接部の画像データを取得する画像データ受信ステップと、画像データ受信ステップにおいて取得された画像データを極座標変換する画像データ変換処理ステップと、画像データ変換処理ステップにおいて極座標変換された画像データにおける溶接部の直線度に基づいて溶接部の良否を判断する評価処理ステップと、を備える。
【００１４】
この溶接評価方法では、溶接部の画像データを極座標変換し、極座標変換後の画像データにおける溶接部の直線度に基づいて溶接部の良否を判断する。溶接部の真円度を直線度に変換して定量的な分析を行うことで、溶接部の良否を客観的に評価できる。
【００１５】
また、評価処理ステップにおいて、基準溶接部についての極座標変換後の画像データにおける基準溶接部の直線度との差分に基づいて溶接部の良否を判断してもよい。これにより、直線度を定量的に分析できるので、溶接部の良否を客観的にかつ精度良く評価できる。
【００１６】
また、評価処理ステップにおいて、基準溶接部についての極座標変換後の画像データを単位空間とするマハラノビスの距離に基づいて溶接部の良否を判断してもよい。これにより、直線度を定量的に分析できるので、溶接部の良否を客観的にかつ精度良く評価できる。
【００１７】
また、画像データ変換処理ステップにおいて、画像データの極座標変換を実行する前に当該画像データのグレースケール変換を実行してもよい。このような前処理を実行することにより、極座標変換後の画像データにおける溶接部の直線度を精度良く求めることができる。
【００１８】
また、画像データ変換処理ステップにおいて、画像データの極座標変換を実行した後に当該画像データの二値化を実行してもよい。このような後処理を実行することにより、極座標変換後の画像データにおける溶接部の直線度を精度良く求めることができる。
【００１９】
また、画像データ変換処理ステップは、画像データの極座標変換を実行した後に当該画像データの色分解を実行してもよい。このような後処理を実行することにより、極座標変換後の画像データにおける溶接部の直線度を精度良く求めることができる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、溶接部の良否を客観的に評価できる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明に係る溶接評価装置の一実施形態を示す概略図である。
【図２】図１に示した溶接評価装置の機能的な構成要素を示すブロック図である。
【図３】画像データ変換処理部で実行される極座標変換を説明する図であり、（ａ）は極座標変換前の画像データ、（ｂ）は極座標変換後の画像データを示す。
【図４】図１に示した溶接評価装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図５】溶接部の画像データの変換処理例を示す図であり、（ａ）は撮像部で取得された溶接部の画像データ、（ｂ）はグレースケール変換後の溶接部の画像データ、（ｃ）は極座標変換後の溶接部の画像データ、（ｄ）は色分解及び二値化後の溶接部の画像データを示す。
【図６】溶接部の画像データの変換処理例を示す図であり、（ａ）は撮像部で取得された溶接部の画像データ、（ｂ）はグレースケール変換後の溶接部の画像データ、（ｃ）は極座標変換後の溶接部の画像データ、（ｄ）は色分解及び二値化後の溶接部の画像データを示す。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、図面を参照しながら、本発明に係る溶接評価装置及び溶接評価方法の好適な実施形態について詳細に説明する。
【００２３】
図１は、本発明に係る溶接評価装置の一実施形態を示す概略図である。同図に示すように、溶接評価装置１は、溶接部Ｗの画像データを取得する撮像部２と、撮像部２によって取得された画像データを用いて溶接部Ｗの良否を判断する評価装置３とを備えて構成されている。図１の例では、溶接部Ｗとして、スポット溶接による溶接部を例示している。溶接部Ｗは、例えばステンレス鋼板などの平板状部材からなるワーク４，４の重ね合わせ部分に上下の電極５，５を押し付け、電極５，５間に流れる電流によって発生する抵抗熱でワークを溶融させることで形成される。
【００２４】
撮像部２は、例えばＣＣＤカメラ、ＣＭＯＳイメージセンサなどによって構成されている。撮像部２は、溶接部Ｗから所定の距離をもって一方のワーク４側に配置されている。撮像部２の光軸Ｌａは、電極５，５の中心軸Ｌｂに対して３０°〜６０°程度傾斜すると共に、一方のワーク４の表面において中心軸Ｌｂと交差した状態となっている。撮像部２は、溶接部Ｗの画像データを取得した後、当該画像データを評価装置３に送信する。なお、撮像部２の光軸Ｌａは、電極５，５の中心軸Ｌｂと略同軸であってもよい。
【００２５】
撮像部２で取得する画像データは、例えばカラー画像データであり、各ピクセルのＲＧＢの輝度（ＲＧＢ値）が０〜２５５までの２５６階調で表現されている。ＲＧＢ値とは、色の表色法であるＲＧＢによる値を意味し、光の三原色である「赤（ＲＥＤ）」に関するＲ値と、「緑（ＧＲＥＥＮ）」に関するＧ値と、「青（ＢＬＵＥ）」に関するＢ値とをそれぞれ含むものである。
【００２６】
評価装置３は、物理的には、ＣＰＵ、メモリ等の記憶装置、キーボード等の入力装置、ディスプレイ等の表示装置を有するコンピュータシステムである。評価装置３は、機能的な構成要素として、図２に示すように、画像データ受信部１１と、画像データ変換処理部１２と、評価処理部１３と、評価結果記憶部１４とを備えている。
【００２７】
画像データ受信部１１は、撮像部２から画像データを受信する部分である。画像データ受信部１１は、受信した画像データを画像データ変換処理部１２に出力する。
【００２８】
画像データ変換処理部１２は、画像データ受信部１１によって取得された画像データの変換処理を行う部分である。より具体的には、画像データ変換処理部１２は、画像データ受信部１１から受け取った画像データに対し、１）グレースケール変換処理、２）極座標変換処理、３）色分解処理、４）二値化処理を順に実行する。画像データ変換処理部１２は、各処理を実行した後、処理後の画像データを評価処理部１３に出力する。
【００２９】
グレースケール変換処理では、画像データに含まれる各ピクセルのＲＧＢ値をグレースケール変換する。このグレースケール変換では、下記式（１）で算出されるＹ値を用いてＲＧＢ値が規格化される。Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値をそれぞれＹ値で除算し、Ｒ／Ｙ値、Ｇ／Ｙ値、Ｂ／Ｙ値に変換することにより、画像データから明暗が除去される。
Ｙ＝０．２１２６×Ｒ＋０．７１５２×Ｇ＋０．０７２２×Ｂ…（１）
Ｒ：Ｒ値、Ｇ：Ｇ値、Ｂ：Ｂ値、Ｙ：Ｙ値
【００３０】
極座標変換処理では、画像データの極座標変換を実行する。図３（ａ）に示すように、極座標変換前の画像データでは、撮像部２の撮像面に対応するＸＹ平面によって溶接部Ｗが表される。これに対し、図３（ｂ）に示すように、極座標変換後の画像データでは、溶接部Ｗ（溶接部Ｗの外縁部分Ｗａ）の径方向をｒ、周方向をθとした場合に、ｒθ平面によって溶接部Ｗが表される。なお、極座標変換前の溶接部Ｗの外縁部分Ｗａの中心位置（原点）は、例えば撮像部２の撮像領域の中心位置に基づいて予め設定でき、極座標変換前の溶接部Ｗの外縁部分Ｗａの径は、例えば電極５，５の径に基づいて予め設定できる。
【００３１】
このような極座標変換により、真円度が直線度に変換される。すなわち、極座標変換前の溶接部Ｗの外縁部分Ｗａの形状が高い真円度であるほど、極座標変換後の溶接部Ｗの外縁部分Ｗａの形状が高い直線度となり、極座標変換前の溶接部Ｗの外縁部分Ｗａの形状が低い真円度であるほど、極座標変換後の溶接部Ｗの外縁部分Ｗａの形状が低い直線度となる。
【００３２】
色分解処理では、極座標変換後の画像データに含まれるＲ／Ｙ値、Ｇ／Ｙ値、Ｂ／Ｙ値のいずれか一つを選択する。Ｒ／Ｙ値、Ｇ／Ｙ値、Ｂ／Ｙ値のいずれを選択するかは、ワーク４の母材表面の色や溶接の種類などに応じて適宜決定すればよい。この色分解処理は、必ずしも実行しなくてもよい。色分解処理を実行しない場合、例えばＲ／Ｙ値、Ｇ／Ｙ値、Ｂ／Ｙ値の平均値を用いることができる。
【００３３】
二値化処理では、極座標変換後の画像データの各ピクセルの値を二値化する。より具体的には、この二値化処理では、まず、画像データの各ピクセルの値の度数分布を算出する。次に、度数分布のピークに対応する値を求め、この値を基準に各ピクセルの値を二値化する。この場合、例えば度数分布のピークに対応する値未満のピクセルの値を０（黒）とし、度数分布のピークに対応する値以上のピクセルの値を１（白）とする。
【００３４】
評価処理部１３は、画像データ変換処理部１２で処理された画像データに基づいて溶接部Ｗの良否を判断する部分である。評価処理部１３は、溶接部の溶接状態が「良」とされる基準溶接部について、グレースケール変換、極座標変換、色分解、及び二値化の各処理を実行後の画像データを予め保有している。そして、評価処理部１３は、基準溶接部の直線度との差分に基づいて、評価対象である溶接部Ｗの良否を判断し、評価結果を評価結果記憶部１４に記憶する。
【００３５】
基準溶接部と評価対象である溶接部Ｗとの直線度の差分は、例えば同一座標のピクセルの値（０又は１）を比較することによって算出できる。評価処理部１３は、例えば値が異なるピクセルの数が全ピクセルの１０％未満である場合に溶接部Ｗの溶接状態を「良」と判断し、値が異なるピクセルの数が全ピクセルの１０％以上である場合に溶接部Ｗの溶接状態を「否」と判断する。
【００３６】
また、基準溶接部と評価対象である溶接部Ｗとの直線度の差分は、各処理を実行後の基準溶接部の画像データを単位空間するマハラノビスの距離を用いて算出することもできる。基準溶接部の各処理後の画像データと溶接部Ｗの各処理後の画像データが完全に一致する場合にはマハラノビスの距離は１となり、これらの画像データが乖離するほどマハラノビスの距離は大きくなる。この場合、評価処理部１３は、例えばマハラノビスの距離が４未満である場合に溶接部Ｗの溶接状態を「良」と判断し、マハラノビスの距離が４以上である場合に溶接部Ｗの溶接状態を「否」と判断する。
【００３７】
図４は、上述した溶接評価装置１の動作の一例を示すフローチャートである。
【００３８】
同図に示すように、溶接評価装置１は、まず、ワーク４，４に形成された溶接部Ｗの画像データを撮像部２から受信する（ステップＳ０１）。画像データを受け取った後、溶接評価装置１は、グレースケール変換処理、極座標変換処理、色分解処理、及び二値化処理の一連の前処理を画像データに対して実行する（ステップＳ０２）。前処理を実行した後、溶接評価装置１は、二値化後の画像データを基準溶接部についての二値化後の画像データと比較して、溶接部Ｗの評価処理を実行する（ステップＳ０３）。そして、溶接評価装置１は、溶接部Ｗの評価結果を評価結果記憶部１４に記憶する（ステップＳ０４）。
【００３９】
以上説明したように、溶接評価装置１では、溶接部Ｗの画像データを極座標変換し、極座標変換後の画像データにおける溶接部Ｗの直線度に基づいて溶接部Ｗの良否を判断する。溶接部の良否は、溶接部の平面形状の真円度と関連している。ワーク間のギャップ、溶接装置の電極形状の歪み、ワーク表面に付着する埃や油などの条件によって不健全な溶接部が形成された場合、溶接部の平面形状の真円度は低下する。この溶接評価装置１では、溶接部Ｗの真円度を直線度に変換して定量的な分析を行うことで、試験者の主観を排除し、溶接部Ｗの良否を客観的に評価できる。
【００４０】
また、溶接評価装置１では、画像データの各ピクセルの差分、又はマハラノビスの距離を用い、基準溶接部についての極座標変換後の画像データにおける基準溶接部の直線度との差分に基づいて溶接部Ｗの良否を判断する。このような処理により、直線度を定量的に分析できるので、溶接部Ｗの良否を客観的にかつ精度良く評価できる。
【００４１】
また、溶接評価装置１では、画像データの極座標変換を実行する前に当該画像データのグレースケール変換を実行し、画像データの極座標変換を実行した後に当該画像データの二値化を実行する。これらの処理の実行により、画像データ中の溶接部Ｗの形状が鮮明なものとなり、溶接部Ｗの直線度を精度良く求めることができる。
【００４２】
また、溶接評価装置１では、画像データの極座標変換を実行した後、二値化を行う前に当該画像データの色分解を実行する。ワーク４の母材表面の色や溶接の種類などに応じて評価に用いる色を選択することにより、画像データ中の溶接部Ｗの形状が鮮明なものとなり、溶接部Ｗの直線度を精度良く求めることができる。
【００４３】
図５及び図６は、溶接部の画像データの変換処理例を示す図である。図５は、溶接状態が「良」と判断された溶接部の場合を示し、図６は、溶接状態が「否」と判断された溶接部の場合を示している。いずれの図についても、（ａ）は撮像部で取得された溶接部の画像データ、（ｂ）はグレースケール変換後の溶接部の画像データ、（ｃ）は極座標変換後の溶接部の画像データ、（ｄ）は色分解及び二値化後の溶接部の画像データを示している。
【００４４】
図５に示すように、溶接状態が「良」である溶接部の平面形状は、真円度が高く、二値化後の画像データにおいて黒色で表される部分の形状の直線度が保たれている。一方、図６に示すように、溶接状態が「否」である溶接部の平面形状は、真円度が低く、二値化後の画像データにおいて黒色で表される部分の形状の直線度が低くなっている。したがって、直線度の比較によって溶接部の良否判断が可能であることが確認できる。
【００４５】
また、図５及び図６のいずれの場合も、グレースケール変換処理、極座標変換処理、色分解処理、及び二値化処理の一連の前処理を行うことによって、母材の色などが排除され、溶接部の形状が鮮明となっていることが確認できる。したがって、二値化処理後の画像データを用いて直線度の比較を行うことで、溶接部の良否判断を精度良く行うことができる。
【００４６】
本発明は、上記実施形態に限られるものではない。上記実施形態では、スポット溶接による溶接部Ｗを評価対象として例示したが、本発明は、溶接方式によらず、平面形状が円形状又は環形状をなす溶接部に対して適用可能である。また、評価処理部１３で設定される良否判断の閾値は、溶接条件に応じて適宜変更してもよい。
【符号の説明】
【００４７】
１…溶接評価装置、１１…画像データ受信部、１２…画像データ変換処理部、１３…評価処理部、Ｗ…溶接部。
【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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