(57)【要約】【課題】画像処理の手段を用いて、スパッタの発生量及びその挙動を正確に測定する。【解決手段】アーク溶接中にアーク発生位置及びその周囲を複数のフレーム画像に撮像し、各フレーム画像に２値化又は多値化処理を施して１又は複数の高輝度の孤立領域を抽出し、抽出された各孤立領域の位置情報を検出し、検出された各孤立領域の位置情報に基づいて連続するフレーム画像間における孤立領域の連続性の有無を判断し、連続性ありと判断される一連の孤立領域群をアーク溶接に伴い発生した一のスパッタとして認識する。【選択図】図１
2008126274.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
アーク溶接中にアーク発生位置及びその周囲を複数のフレーム画像に撮像し、
各フレーム画像に２値化又は多値化処理を施して１又は複数の高輝度の孤立領域を抽出し、
該抽出された各孤立領域の位置情報を検出し、
該検出された各孤立領域の位置情報に基づいて連続するフレーム画像間における孤立領域の連続性の有無を判断し、
連続性ありと判断される一連の孤立領域群をアーク溶接に伴い発生した一のスパッタとして認識する、
ことを特徴とするアーク溶接におけるスパッタ認識方法。
【請求項２】
アーク溶接中にアーク発生位置及びその周囲を複数のフレーム画像に撮像し、
各フレーム画像に２値化又は多値化処理を施して１又は複数の高輝度の孤立領域を抽出し、
該抽出された各孤立領域の位置情報及び特徴量を検出し、
該検出された各孤立領域の位置情報又は位置情報と特徴量とに基づいて連続するフレーム画像間における孤立領域の連続性の有無を判断し、
連続性ありと判断される一連の孤立領域群をアーク溶接に伴い発生した一のスパッタとして認識する、
ことを特徴とするアーク溶接におけるスパッタ認識方法。
【請求項３】
前記特徴量は孤立領域の大きさを示す画素数であって、
前記各フレーム画像から１又は複数の孤立領域を抽出するに際し、
予め設定した画素数の範囲外の画素数からなる孤立領域を連続性の判断対象から除外することを特徴とする請求項２に記載のアーク溶接におけるスパッタ認識方法。
【請求項４】
前記連続するフレーム画像とは、少なくとも３フレームに亘り続くフレーム画像であることを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れかに記載のアーク溶接におけるスパッタ認識方法。
【請求項５】
前記連続性の有無の判断は、
前記連続するフレーム画像の各孤立領域の位置情報を結ぶことにより前記アーク発生位置から延びる軌跡を描けるか否かを判断し、
描けると判断したときには該軌跡を構成する一連の孤立領域に連続性ありと認定する、
ことを特徴とする請求項１乃至請求項４の何れかに記載のアーク溶接におけるスパッタ認識方法。
【請求項６】
前記連続性の有無の判断は、
一のフレーム画像にて検出された孤立領域の位置情報を中心とする所定の半径領域を形成し、
該半径領域を次のフレーム画像に設定し、
該半径領域内に当該次のフレーム画像における孤立領域の位置情報が存在するか否かを判断し、
存在すると判断したときには前記一のフレーム画像の孤立領域と前記次のフレーム画像の孤立領域との間に連続性ありと認定する、
ことを特徴とする請求項１乃至請求項４の何れかに記載のアーク溶接におけるスパッタ認識方法。
【請求項７】
前記各フレーム画像から１又は複数の孤立領域を抽出するに際し、
各フレーム画像のアーク発生位置にマスク処理を施すことを特徴とする請求項１乃至請求項６の何れかに記載のアーク溶接におけるスパッタ認識方法。
【請求項８】
アーク溶接中にアーク発生位置及びその周囲を複数のフレーム画像に撮像する撮像手段と、
各フレーム画像に２値化又は多値化処理を施して１又は複数の高輝度の孤立領域を抽出する高輝度抽出手段と、
該抽出された各孤立領域の位置情報を検出する情報検出手段と、
該検出された各孤立領域の位置情報に基づいて連続するフレーム画像間における孤立領域の連続性の有無を判断する連続性判断手段と、
連続性ありと判断される一連の孤立領域群をアーク溶接に伴い発生した一のスパッタとして認識するスパッタ認識手段と、
を有することを特徴とするアーク溶接におけるスパッタ認識装置。
【請求項９】
アーク溶接中にアーク発生位置及びその周囲を複数のフレーム画像に撮像する撮像手段と、
各フレーム画像に２値化又は多値化処理を施して１又は複数の高輝度の孤立領域を抽出する高輝度抽出手段と、
該抽出された各孤立領域の位置情報及び特徴量を検出する情報検出手段と、
該検出された各孤立領域の位置情報又は位置情報と特徴量とに基づいて連続するフレーム画像間における孤立領域の連続性の有無を判断する連続性判断手段と、
連続性ありと判断される一連の孤立領域群をアーク溶接に伴い発生した一のスパッタとして認識するスパッタ認識手段と、
を有することを特徴とするアーク溶接におけるスパッタ認識装置。
【請求項１０】
前記情報検出手段は、特徴量として孤立領域の大きさを示す画素数を検出し、
前記抽出手段は、
予め設定した画素数の範囲外の画素数からなる孤立領域を連続性の判断対象から除外する除外手段を有していることを特徴とする請求項９に記載のアーク溶接におけるスパッタ認識装置。
【請求項１１】
前記連続性判断手段は、少なくとも３フレームに亘り続くフレーム画像間で孤立領域の連続性を判断するものであることを特徴とする請求項８乃至請求項１０の何れかに記載のアーク溶接におけるスパッタ認識装置。
【請求項１２】
前記連続性判断手段は、
前記連続するフレーム画像の各孤立領域の位置情報を結ぶことにより前記アーク発生位置から延びる軌跡の存在の有無を判断する軌跡判断手段と、
存在すると判断したときには該軌跡を構成する一連の孤立領域に連続性ありと認定する連続性認定手段と、
を有していることを特徴とする請求項８乃至請求項１１の何れかに記載のアーク溶接におけるスパッタ認識装置。
【請求項１３】
前記連続性判断手段は、
一のフレーム画像にて検出された孤立領域の位置情報を中心とする所定の半径領域を形成する領域形成手段と、
該半径領域を次のフレーム画像に設定する領域設定手段と、
該半径領域内に当該次のフレーム画像における孤立領域の位置情報が存在するか否かを判断する領域判断手段と、
存在すると判断したときには前記一のフレーム画像の孤立領域と前記次のフレーム画像の孤立領域との間に連続性ありと認定する連続性認定手段と、
を有していることを特徴とする請求項８乃至請求項１１の何れかに記載のアーク溶接におけるスパッタ認識装置。
【請求項１４】
前記抽出手段は、
各フレーム画像のアーク発生位置にマスク処理を施すマスク手段を有していることを特徴とする請求項８乃至請求項１３の何れかに記載のアーク溶接におけるスパッタ認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、アーク溶接におけるスパッタ認識方法及びスパッタ認識装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
自動車等のボディパネルを溶接する工程においては、炭酸ガス又は炭酸ガスとアルゴンとの混合ガス等の酸化性シールドガス雰囲気下で溶接を行うＭＡＧ(metalactivegas)溶接が行われる。
このＭＡＧ溶接は、溶接ワイヤを用いて行う半自動アーク溶接の一種であり、一般の溶接と同様に溶接作業中にアーク発生位置から周囲に溶融金属粒(スパッタ)が飛散する場合がある。該スパッタは、周囲の環境を汚染するばかりではなく、溶接品質の低下等の問題を招くおそれがあり、その発生量を抑えることが望ましい。スパッタの発生量は、電圧、電流、シールドガス等によって著しく変化するが、溶接ワイヤの品質によっても変化する。かかる点に鑑みれば、電圧、電流、シールドガス等の条件を一定に保った状態でアーク溶接を一定時間行い、該アーク溶接によるスパッタの発生量を調べることにより、アーク溶接に用いられた溶接ワイヤの品質を把握することも可能である。
【０００３】
従来、閉空間内でワークに対し一定のアーク溶接を施した後に、該溶接によって生じたスパッタ量を目視等により計測する方法が行われている。また、溶接後のスパッタを捕集してその重量を計測する方法や、溶接前のワーク重量と使用した溶接ワイヤ重量の和から溶接後のワーク重量を差引くことによりスパッタの発生量を計測する方法も採用されている。
この様な計測法は簡便であるものの、スパッタ発生の定量性やスパッタ単体の挙動把握に欠け、オーバーオールの値(総量評価)でしかスパッタを評価できないという問題があった。
【０００４】
これに対し、特許文献１においては、アーク溶接中の溶接電圧の時間的変化を計測することによりスパッタを計測する方法が採られている。該計測方法においては、溶接ワイヤ側と母材側との短絡により電圧波形中に低電圧領域が表れる点に着目し、該低電圧領域の発生回数と、該低電圧領域のうち、短絡時間がきわめて短い瞬間短絡領域の発生回数とをそれぞれ単位時間毎に求め、両発生回数を所定の演算式に代入することにより、スパッタ発生量を評価している。
【特許文献１】特開平１１−３４７７２８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記スパッタ量の計測方法は、溶接電圧の時間的変化を計測することにより間接的にスパッタ発生量を把握するに過ぎず、発生するスパッタ個々の大きさや飛散速度等の性状を把握することはできず、溶接ワイヤの品質良否を評価する上では信頼性に欠けるという問題がある。
そこで、本発明は、画像処理の手段を用いることにより、スパッタの発生量及びその挙動を正確に測定することができるスパッタの認識方法及びスパッタ認識装置を提供するようにしたものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前記目的を達成するため、本発明においては以下の技術的手段を講じた。
即ち、本発明における課題解決のための技術的手段は、
アーク溶接中にアーク発生位置及びその周囲を複数のフレーム画像に撮像し、
各フレーム画像に２値化又は多値化処理を施して１又は複数の高輝度の孤立領域を抽出し、
該抽出された各孤立領域の位置情報を検出し、
該検出された各孤立領域の位置情報に基づいて連続するフレーム画像間における孤立領域の連続性の有無を判断し、
連続性ありと判断される一連の孤立領域群をアーク溶接に伴い発生した一のスパッタとして認識する、
ことを特徴としている。
【０００７】
アーク溶接において発生するスパッタは、アーク発生位置から飛散する火花のように見え、その動き、形状、大きさ、輝度、色彩等、フレーム画像上で視認できる要素が周囲に比べて著しい特徴を有している。
本発明は、スパッタのこの様な特徴を踏まえ、アーク溶接の溶接状況をフレーム画像に撮像することにより、該フレーム画像に、スパッタの上述の如き要素を画像情報として取り込み、該フレーム画像からスパッタを認識するものである。
一方、アーク溶接の溶接状況を撮像すると、スパッタばかりでなく、ヒュームや塵等がノイズとして撮像される。また、フレーム画像を送信する際に電気的なノイズが発生する場合もあり、これらのノイズがスパッタを示す孤立領域と近似した形状となってフレーム画像に現れる場合が考えられる。
【０００８】
そこで、本発明は、スパッタが著しい速度で飛散することに着眼し、フレーム画像の中からスパッタを示す孤立領域のみを認識することとしている。即ち、スパッタが著しい速度で飛散するため、フレーム画像にてスパッタを示す孤立領域は、連続するフレーム画像間でその位置を相対的に変化させているはずであり、各孤立領域の位置情報に基づいて連続するフレーム画像間での孤立領域の相対的な位置変化を判断することにより、フレーム画像中に現れる無数の孤立領域の中からスパッタを認識する一方、連続性を有しないと判断される孤立領域をノイズとして認識対象から除外しているのである。
【０００９】
この様にフレーム画像からスパッタを認識することにより、上記アーク溶接状況下における個々のスパッタの発生を正確に把握することができると共に、各スパッタの大きさや移動速度等の性状も把握することができる。
また、アーク溶接の開始から終了に亘る全フレーム画像を調査対象とすることにより、該アーク溶接により発生したスパッタの発生量を計測することができるのである。
また、この様に連続するフレーム画像間での孤立領域の位置情報の連続性を手がかりとしてスパッタを認識することとすれば、フレーム画像から孤立領域を抽出した後、
該抽出された各孤立領域の位置情報及び特徴量を検出し、
該検出された各孤立領域の位置情報又は位置情報と特徴量とに基づいて連続するフレーム画像間における孤立領域の連続性の有無を判断し、
連続性ありと判断される一連の孤立領域群をアーク溶接に伴い発生した一のスパッタとして認識する、
ことも好ましい。この様に位置情報に付随して抽出する特徴量も孤立領域の連続性の有無の判断要素とすることにより、より正確なスパッタの認識が可能となる。
【００１０】
また、後処理によって認識された複数のスパッタを様々な指標により分類する場合には、この様に位置情報だけではなく特徴量も検出していることが有効である。
特に、前記特徴量は孤立領域の大きさを示す画素数であって、
前記各フレーム画像から１又は複数の孤立領域を抽出するに際し、
予め設定した画素数の範囲外の画素数からなる孤立領域を連続性の判断対象から除外することは好ましい。
一般に、スパッタを示している孤立領域の画素数に比較して、ノイズを示す孤立領域の画素数は著しく少なく、アーク発生位置等を示す孤立領域の画素数は著しく多いため、孤立領域の画素数の範囲を予め設定し、該範囲外の孤立領域を検出対象から除外することで、以後の処理を効率的に行うことができる。
【００１１】
なお、予め設定される孤立領域の画素数は、撮像倍率に応じて適宜変更できるものとする。
また、アーク溶接の撮像は、１万フレーム／秒の撮像速度を有する高速度カメラ等を用いて数秒程度の溶接現象を撮像することとする。
例えば、アーク溶接を１０秒程度撮像すると、かかる撮像時間に撮像されたフレーム画像は１０万コマとなり、該フレーム画像の全体に亘って１つ１つ孤立領域を検出して連続性を判断するには膨大な時間がかかることが予想される。
【００１２】
このため、孤立領域の連続性の判断は効率的に行うことにより、スパッタ認識に要する時間の短縮化を図ることが望ましい。
かかる点に鑑みれば、前記連続するフレーム画像とは、少なくとも３フレームに亘り続くフレーム画像であることは好ましい。
これによれば、少なくとも連続する３つのフレーム画像を判断対象として孤立領域の連続性を判断することができ、かかる処理を順次行うことによって効率的に一連の孤立領域群の連続性を判断することができる。
【００１３】
また、前記連続性の有無の判断は、
前記連続するフレーム画像の各孤立領域の位置情報を結ぶことにより前記アーク発生位置から延びる軌跡を描けるか否かを判断し、
描けると判断したときには該軌跡を構成する一連の孤立領域に連続性ありと認定する、
ことが好ましい。
これによれば、アーク発生位置から延びる一の軌跡を描く一連の孤立領域群が一のスパッタと判断される。かかる判断は、実際にアーク溶接により発生するスパッタの挙動とも一致しており、より正確にスパッタを認識することができる。
【００１４】
また、前記連続性の有無の判断は、
一のフレーム画像にて検出された孤立領域の位置情報を中心とする所定の半径領域を形成し、
該半径領域を次のフレーム画像に設定し、
該半径領域内に当該次のフレーム画像における孤立領域の位置情報が存在するか否かを判断し、
存在すると判断したときには前記一のフレーム画像の孤立領域と前記次のフレーム画像の孤立領域との間に連続性ありと認定する、
ことが好ましい。
【００１５】
これによれば、半径領域を適正に設定することにより、一のフレーム画像において認識された孤立領域に対し、次のフレーム画像にて前記孤立領域の最も近傍に位置する孤立領域を前記孤立領域との間に連続性があるものとして認識することができ、連続するフレーム画像間での孤立領域の連続性を正確に認識することができる。
また、設定された半径領域内での孤立領域の有無を判断するものであるため、当該半径領域が孤立領域検出対象となる。このため、フレーム画像全体に亘って孤立領域の識別を行う必要はなく、処理速度の向上が図られる。
【００１６】
さらに、前記各フレーム画像から１又は複数の孤立領域を抽出するに際し、
各フレーム画像のアーク発生位置にマスク処理を施すことが好ましい。
これによれば、アーク発生位置がマスクをかけられることにより後処理の処理対象から除外されるので、処理後のフレーム画像には、スパッタを示す１又は複数の孤立領域が残ることとなって後過程での孤立領域の抽出・検出を精度良く且つ手早く行うことができるのである。
また、上記アーク溶接におけるスパッタ認識方法を実施可能なスパッタ認識装置は、
アーク溶接中にアーク発生位置及びその周囲を複数のフレーム画像に撮像する撮像手段と、
各フレーム画像に２値化又は多値化処理を施して１又は複数の高輝度の孤立領域を抽出する高輝度抽出手段と、
該抽出された各孤立領域の位置情報を検出する情報検出手段と、
該検出された各孤立領域の位置情報に基づいて連続するフレーム画像間における孤立領域の連続性の有無を判断する連続性判断手段と、
連続性ありと判断される一連の孤立領域群をアーク溶接に伴い発生した一のスパッタとして認識するスパッタ認識手段と、
を有することを特徴としている。
【００１７】
または、他のスパッタ認識装置においては、
アーク溶接中にアーク発生位置及びその周囲を複数のフレーム画像に撮像する撮像手段と、
各フレーム画像に２値化又は多値化処理を施して１又は複数の高輝度の孤立領域を抽出する高輝度抽出手段と、
該抽出された各孤立領域の位置情報及び特徴量を検出する情報検出手段と、
該検出された各孤立領域の位置情報又は位置情報と特徴量とに基づいて連続するフレーム画像間における孤立領域の連続性の有無を判断する連続性判断手段と、
連続性ありと判断される一連の孤立領域群をアーク溶接に伴い発生した一のスパッタとして認識するスパッタ認識手段と、
を有することを特徴としている。
【００１８】
また、前記情報検出手段は、特徴量として孤立領域の大きさを示す画素数を検出し、
前記抽出手段は、
予め設定した画素数の範囲外の画素数からなる孤立領域を連続性の判断対象から除外する除外手段を有していることが好ましい。
また、前記連続性判断手段は、少なくとも３フレームに亘り続くフレーム画像間で孤立領域の連続性を判断するものであることが好ましい。
また、前記連続性判断手段は、
前記連続するフレーム画像の各孤立領域の位置情報を結ぶことにより前記アーク発生位置から延びる軌跡の存在の有無を判断する軌跡判断手段と、
存在すると判断したときには該軌跡を構成する一連の孤立領域に連続性ありと認定する連続性認定手段と、
を有していることが好ましい。
【００１９】
また、前記連続性判断手段は、
一のフレーム画像にて検出された孤立領域の位置情報を中心とする所定の半径領域を形成する領域形成手段と、
該半径領域を次のフレーム画像に設定する領域設定手段と、
該半径領域内に当該次のフレーム画像における孤立領域の位置情報が存在するか否かを判断する領域判断手段と、
存在すると判断したときには前記一のフレーム画像の孤立領域と前記次のフレーム画像の孤立領域との間に連続性ありと認定する連続性認定手段と、
を有していることが好ましい。
【００２０】
また、前記抽出手段は、
各フレーム画像のアーク発生位置にマスク処理を施すマスク手段を有していることが好ましい。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、スパッタの発生量及びその挙動を正確に測定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、本発明を実施した形態につき、図面に沿って具体的に説明していく。
図１に示す如く、本発明に係る第１実施形態のスパッタ認識装置１は、アーク溶接の溶接状況を撮像し、該撮像から得られたフレーム画像Ｆに基づいて、アーク溶接のアークから発生するスパッタを認識するための装置であって、アーク溶接の溶接状況を撮像する撮像装置２と、該撮像装置２によって撮像されたフレーム画像Ｆを取得して処理する処理装置３とを備えている。
なお、本発明においては、一対の母材を突き合わせ、これら一対の母材の突合わせ部を溶接ワイヤｗによりアーク溶接する状況を撮像していくこととする。
【００２３】
撮像装置２は、１万フレーム／秒の撮像速度（撮影速度）を有する高速度カメラからなる撮像手段５と、該撮像手段に配備されたレンズ６とを有している。なお、説明を簡単にするため、撮像手段５はモノクロ型とすることとする。
また、撮像装置２は、移動手段７に搭載されており、該移動手段７と溶接ワイヤｗを備えた溶接トーチＴとは制御手段８に接続されており、同期して移動する。これにより、溶接作業の進展に伴って移動する溶接部位を撮像手段５により追跡して撮像することができ、該溶接部位をフレームアウトすることなく撮像することができる。
【００２４】
図２に示す如く、撮像装置２により撮像されたフレーム画像Ｆには、スパッタＰのみでなく、アークＡや溶融池Ｂ、ヒュームＣ等も高輝度な領域として存在すると共に、ノイズＤ等も存在する。該ノイズＤは、アーク溶接の撮像時にフレームに入り込んでしまった埃や塵ばかりでなく、撮像装置２から処理装置３にフレーム画像Ｆを出力する際等の電気的なノイズも含まれる。
図１に示す処理装置３は、この様に様々なものが存在するフレーム画像ＦからスパッタＰのみを認識するものである。
【００２５】
処理装置３は、撮像手段５により撮像された画像を時系列でフレームごとに記憶するフレームメモリで構成されるフレーム画像取得手段１０と、高輝度抽出手段２０と、情報検出手段３０と、連続性判断手段４０と、スパッタ認識手段５０とを備えている。高輝度抽出手段２０、情報検出手段３０、連続性判断手段４０及びスパッタ認識手段５０は、パソコンやワークステーション上にプログラムという形で実現されているが、もちろん、これらの機能を実現するＡＳＩＣやＦＰＧＡ等のＬＳＩを搭載した組込み機器として構成してもよい。
【００２６】
フレーム画像取得手段１０は、撮像手段５から所定のタイミングで連続的に撮像されたフレーム画像Ｆを時系列で順次取得する。
高輝度抽出手段２０は、フレーム画像取得手段１０により取得された各フレーム画像Ｆから、１又は複数の孤立領域を抽出する。
また、該高輝度抽出手段２０は、変換手段２１と、マスク手段２２と、除外手段２３と、ラベリング手段２４とを備えている。
変換手段２１は、フレーム画像取得手段１０により取得されたフレーム画像Ｆに２値化処理又は多値化処理を施して、該フレーム画像Ｆを２値画像又はグレースケール画像（多値化画像）に変換する。これによって、フレーム画像Ｆは、白又はある閾値以上のグレー値からなる高輝度の領域と、黒又はある閾値以下のグレー値からなる背景領域とに分割される。
【００２７】
マスク手段２２は、フレーム画像Ｆに撮像されるアークＡ及びその周囲（以下、アーク発生位置という）を後処理の処理対象から除外すべく該アーク発生位置にマスクＭをかける（図２参照）。撮像装置２は、上述の如くアーク発生位置の移動に同期して移動するので、各フレーム画像Ｆでのアーク発生位置は所定の領域内に限定される。したがって、各フレーム画像Ｆにおいてかかる領域一帯にマスク処理を画一的に施すこととし、これによって各フレーム画像Ｆに存在するアーク発生位置を処理対象から除外する。
なお、図２に示す如く、フレーム画像Ｆに現れる溶融池Ｂ、ヒュームＣ等もアーク発生位置と同じく後処理の除外対象であると共に各フレーム画像Ｆにて所定位置に現れるので、これら溶融池Ｂ、ヒュームＣ等及びその周囲にアーク発生位置と同じようにマスク処理を施すこととしても構わない。
【００２８】
除外手段２３は、予め設定した画素数の範囲外の画素数により構成される孤立領域を連続性の判断対象から除外する。スパッタＰを示す孤立領域の画素数に比較して、ノイズＤを示す孤立領域の画素数は著しく少なく、アーク発生位置や溶融池Ｂ等を示す孤立領域の画素数は著しく多いため、孤立領域の画素数をスパッタＰの画素数に合わせて予め所定の範囲内に設定し、該所定の範囲外の画素数からなる孤立領域を連続性の判断対象から除外することで、連続性の判断対象となる孤立領域は大幅に削減される。
なお、スパッタを示す孤立領域として予め設定される孤立領域の画素数は、撮像手段５の撮像倍率に応じて適宜変更できるものとする。
【００２９】
また、かかる除外手段２３のやり方として、画素数に代えて孤立領域の面積や半径を用いてもよい。
なお、フレーム画像Ｆに現れる孤立領域の面積と画素との関係は以下の式（１）によるものとする。
【００３０】
【数１】
2008126274.tif 000003
【００３１】
また、スパッタを示す孤立領域を円形であるとみなし、以下の式（２）により、孤立領域のみなし円形の半径を用いてもよい。
【００３２】
【数２】
2008126274.tif 000004
【００３３】
ラベリング手段２４は、２値化又は多値化処理及びマスク処理を施したフレーム画像Ｆに対し、互いに連結する高輝度画素の塊を抽出し、当該塊を孤立領域として認識後、ラベル付け（番号付け）を行う。
情報検出手段３０は、高輝度抽出手段２０によりラベル付けされた各孤立領域の重心位置又は各孤立領域が外接する矩形の中心位置を求め、該重心位置又は中心位置を各孤立領域の位置情報として検出する。該位置情報はフレーム画像Ｆごと区分けされて処理装置３内に配備された記憶装置（図示省略）に格納される。
【００３４】
また、各孤立領域の位置情報の検出に併せて、各孤立領域の面積、真円度、楕円の長軸短軸比、長さ、幅、輝度等の特徴量を導出することも可能であり、これら特徴量及び位置情報はデータセットとして記憶装置に記録される。
再びフレーム画像取得手段１０から情報検出手段３０までを繰り返し、連続性判断手段４０では、各フレーム画像Ｆ間の各孤立領域の位置情報（及び特徴量）に基づいて、連続するフレーム画像Ｆ間における孤立領域の連続性の判断を行う。
本実施形態においては、連続性判断手段４０として、第１判断手段４１と、第２判断手段４２と、連続性認定手段４３とを備えている。
【００３５】
また、連続性判断手段４０は、図３に示す如く、一度の処理につき、連続する３つのフレーム画像Ｆn、Ｆn+1、Ｆn+2を判断対象とする。
第１判断手段４１は、第１フレーム画像Ｆnと第２フレーム画像Ｆn+1の各孤立領域の位置情報に基づいて、これら第１及び第２フレーム画像Ｆn、Ｆn+1間において連続性ありと判断される孤立領域の組合せがあるか否かを判断する。かかる判断は、フレーム画像Ｆn、Ｆn+1間での位置情報の近傍性や方向性等により判断される。
また、これら第１及び第２フレーム画像Ｆn、Ｆn+1間で連続性ありと判断された位置情報にマークｐ1、ｐ2を付けて記憶装置に格納する。
【００３６】
第２判断手段４２は、第２フレーム画像Ｆn+1と第３フレーム画像Ｆn+2の各孤立領域の位置情報に基づいて、これら第２及び第３フレーム画像Ｆn+1、Ｆn+2間において連続性ありと判断される孤立領域の組合せがあるか否かを判断する。このとき、第２フレーム画像Ｆn+1の孤立領域の位置情報としては、第１判断手段４１によりマークを付けた位置情報のみを判断対象とすれば良い。かかるマーク付けした位置情報に対し、第３フレーム画像Ｆn+2との間で連続性を有する位置情報の組合せがあるか否かを判断する。
これにより、これら第２及び第３フレーム画像Ｆn+1、Ｆn+2間で連続性ありと判断される位置情報ｐ2、ｐ3に位置情報ｐ1を加えた３つが、３つの連続するフレーム画像Ｆn、Ｆn+1、Ｆn+2で連続性を有していることとなる。これをもって該一連の位置情報を有する孤立領域に連続性ありと連続性認定手段４３により認定される。
【００３７】
スパッタ認識手段５０は、上記連続性判断手段４０にて連続性ありと判断される一連の孤立領域群をアーク溶接に伴い発生したスパッタＰとして認識すると共に、連続性なしと判断される孤立領域をノイズＤとして判断する。
次に、図１及び図４を参照して本実施のスパッタ認識装置１の動作について説明する。
撮像装置２で撮像されたフレーム画像Ｆが順次処理装置３に出力される。
フレーム画像取得手段１０は、撮像装置２のフレームメモリ６に１フレーム画像Ｆを取得する命令を発行し、該フレーム画像Ｆを記憶装置の“Ｉｍａｇｅ[ｎ](ｎ＝１)”に格納する（ステップＳ１）。
【００３８】
高輝度抽出手段２０は、フレーム画像取得手段１０により取得されたフレーム画像Ｆに対し、変換手段２１にて２値化又は多値化処理を施し、高輝度の孤立領域とそれ以外の背景領域とに区分する（ステップＳ２）。その後、マスク手段２２にて、２値化及び多値化処理を施されたフレーム画像Ｆに対し、アーク発生位置、溶融池Ｂ、ヒュームＣ等が現れる所定領域にマスク処理を施す（ステップＳ３）。
該マスク処理までを終えたフレーム画像Ｆには大小様々な孤立領域が存在することとなるが、除外手段２３により所定の範囲外の大きさを有する孤立領域を検出対象から除外する（ステップＳ４）。
【００３９】
該フレーム画像Ｆを対象に、ラベリング手段２４は、所定の閾値以上のグレー値が連結している塊を同一の孤立領域であると認識し、各孤立領域にＩＤ番号を振る（ステップＳ５）。
情報検出手段３０は、ラベリングされた各孤立領域の重心位置又は外接矩形の中心位置等の位置情報を検出し、各位置情報を記憶装置の“ｓｅｌｅｃｔｅｄ［ｎ］”に格納する（ステップＳ６）。
また、各孤立領域の位置情報を検出すると共に、各孤立領域の形状として特徴的な要素である面積、真円度、長さ、幅、楕円の長軸短軸比や画像として特徴的な要素である輝度等を特徴量として検出し、該特徴量と位置情報とをデータセットとして“ｓｅｌｅｃｔｅｄ［ｎ］”に格納することとしてもよい。
【００４０】
再びフレーム画像取得手段１０から情報検出手段３０までを繰り返し、連続性判断手段４０では連続した３つフレーム画像Ｆn、Ｆn+1、Ｆn+2間での孤立領域の位置情報（及び特徴量）やこれら各位置情報間の近傍性、方向性等を比較、判断し、これら３つのフレーム画像Ｆn、Ｆn+1、Ｆn+2間で連続性を有する孤立領域群を有無を判断する（ステップＳ７）。連続性を有すると判断された場合、スパッタ認識手段５０にてこれら一連の位置情報を有する孤立領域群をスパッタＰとして認識する（ステップＳ８）。一方、連続性なしと判断された場合、これらの位置情報を有する孤立領域をノイズＤと認識（ステップＳ９）する。かかる判断を各フレーム画像Ｆに行った後、処理を終了する。
【００４１】
本実施の形態によれば、撮像手段５により撮像されたフレーム画像ＦからスパッタＰのみが認識され、ノイズＤがスパッタＰとして認識されるおそれはない。また、上記アーク溶接状況下における個々のスパッタＰの発生が正確に把握されることとなる。
また、所定の撮像時間の間に撮像した全フレーム画像Ｆに処理を施すことにより、当該撮像時間内に発生したスパッタＰの発生量を正確に計数することができる。
また、本実施の形態によれば、少なくとも連続する３つのフレーム画像Ｆ間で孤立領域の連続性が判断される。このため、撮像手段５により得られたフレーム画像Ｆの枚数が膨大なものとなっても、これによって迅速な処理が可能となっている。
【００４２】
また、上記スパッタＰの認識において、孤立領域の位置情報だけでなく該位置情報とデータセットとして抽出される特徴量を判断の対象とすることにより、より正確にスパッタＰが認識される。また、この様に特徴量を抽出しておくことにより、各スパッタＰの大きさ等も把握することができる。この場合、認識された複数のスパッタＰを様々な特徴量を指標として分類することができ、スパッタＰの性状把握に効果的である。
次に、本発明の第２実施形態について説明する。
図５に示す如く、本発明の第２実施形態のスパッタ認識装置１２の連続性判断手段４０は、軌跡判断手段４４と、連続性認定手段４５とを有している。
【００４３】
軌跡判断手段４４は、高輝度抽出手段２０により抽出された各フレームの位置情報に基づいて軌跡を形成する。
具体的には、図６に示す如く、先ず、高輝度抽出手段２０により抽出された各フレーム画像Ｆの孤立領域の位置情報を仮想のフレーム画像Ｆvにプロットする（図７参照）（ステップＳ７２１）。このとき、各孤立領域は、フレーム画像Ｆごとに階層分け（区分け）をしておく。
そして、同じ階層となるものを含まないこと、アーク発生位置を基点とすること、放物線を形成すること、の３条件を満たす軌跡の形成を試みる（ステップＳ７２２）。
【００４４】
図７の如くこれらの条件を満たす軌跡を形成できた場合には、該軌跡を形成する一連の位置情報に連続性ありとして連続性認定手段４５により認定し、抽出する（ステップＳ７２３）。一方、この様な軌跡を描くことができない孤立領域群は、連続性なしとして認定される（ステップＳ７２４）。
以下、上記第１の実施形態と同様に、スパッタ認識手段５０にて該一連の孤立領域群を同一のスパッタＰと認識し、処理を終了する。
本実施の形態によれば、アーク発生位置から延びる一の軌跡を描く一連の孤立領域群が一のスパッタＰと判断され、より正確にスパッタＰが認識されることとなる。
【００４５】
次に、本発明の第３実施形態について説明する。
図８及び図９に示す如く、本発明の第３実施形態のスパッタ認識装置１３は、第１実施形態の連続性判断手段の第１判断手段４１として、領域形成手段４６と、領域設定手段４７と、領域判断手段４８と、連続性認定手段４９とを有している。同様に、第２判断手段４２として、領域形成手段４６と、領域設定手段４７と、領域判断手段４８と、位置連続認定手段４９とを有している。
領域形成手段４６は、高輝度抽出手段２０により抽出された図１０に示すフレーム画像Ｆkの孤立領域の位置情報（例えば重心）ｐkを中心とした半径領域Ｅを検索対象領域として設定する（ステップＳ７３１）。
【００４６】
領域設定手段４７は、該半径領域Ｅを次のフレーム画像Ｆk+1にプロット（領域設定）する（ステップＳ７３２）。また、領域判断手段４８は、該半径領域Ｅ内に当該フレーム画像Ｆk+1の孤立領域の位置情報ｐk+1が包含されるか否か判断する（ステップＳ７３３）。
該半径領域Ｅ内に位置情報がある場合には、これらの位置情報ｐk、ｐk+1に連続性ありとして位置連続認定手段４９により認定し、抽出する（ステップＳ７３４）。また、位置情報ｐk+1が存在しない場合には、位置情報ｐkに連続する位置情報は存在しないとして位置連続認定手段４９により認定する（ステップＳ７３５）。
【００４７】
本実施の形態においては、第１判断手段４１及び第２判断手段４２において上述の如き方法を用いて第１フレーム画像Ｆkと第２フレーム画像Ｆk+1、第２フレーム画像Ｆk+1と第３フレーム画像Ｆk+2の間での孤立領域の連続性を判断した後、スパッタ認識手段５０にて連続性ありと判断される一連の孤立領域群を同一のスパッタＰと認識し、処理を終了する。
本実施の形態によれば、一のフレーム画像Ｆkにおいて認識された孤立領域に対し、次のフレーム画像Ｆk+1にて孤立領域の最も近傍に位置する孤立領域が当該前フレーム画像Ｆkの孤立領域との間に連続性があるものとして認識される。
【００４８】
スパッタＰの飛散速度は、撮像装置２により撮像される撮像対象にあって著しく速いものであり、該スパッタＰを高速度カメラからなる撮像装置２によって撮像することにより、各フレーム画像ＦにてスパッタＰが一定の領域を有する孤立領域として撮像されると共に、連続するフレーム画像Ｆk、Ｆk+1間において同一のスパッタＰを示すこととなる孤立領域の間隔はきわめて小さなもの（他の孤立領域との間隔に比して、最小）となるのである。
本実施の形態は、この様なスパッタＰの特性及び撮像装置２の特性を有効に利用しており、これによって、連続するフレーム画像Ｆk、Ｆk+1間での孤立領域の連続性から正確にスパッタＰが認識される。
【００４９】
また、設定された半径領域内での位置情報の有無を判断するものであるため、当該半径領域のみを処理対象とすることができ、処理速度の向上も図られる。
以上、本発明の実施の形態を詳述したが、本発明は上記の実施の形態に限定されるものではない。例えば、高輝度抽出手段２０において、マスク手段２２によりフレーム画像Ｆにマスク処理を施した後に変換手段２１によりフレーム画像Ｆを２値化又は多値化する場合にも、本実施の形態と同様の効果を奏する。
また、領域形成手段４６と、領域設定手段４７と、領域判断手段４８と、位置連続認定手段４９から連続性判断手段４０を構成し、連続する２フレーム画像Ｆn、Ｆn+1間での連続性の判断を時系列で最初のフレーム画像から最後のフレーム画像まで繰り返し行うことによって孤立領域の連続性を判断する構成を採用することもできる。
【００５０】
また、連続性判断手段４０においては、位置情報及び特徴量を判断対象として、画像処理におけるパターンマッチング等の探索の手法や運動物体の追跡の手法を用いることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本発明に係るスパッタ認識装置の第１実施形態を示す概念図である。
【図２】フレーム画像を示す図である。
【図３】位置情報の連続性を判断する手順を示す図である。
【図４】スパッタ認識装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】本発明に係るスパッタ認識装置の第２実施形態を示す概念図である。
【図６】連続性判断手段の動作を示すフローチャートである。
【図７】仮想のフレーム画像を示す図である。
【図８】本発明に係るスパッタ認識装置の第３実施形態を示す概念図である。
【図９】第１判断手段の動作を示すフローチャートである。
【図１０】位置情報の連続性を判断する手順を示す図である。
【符号の説明】
【００５２】
１      スパッタ認識装置
２      撮像装置
３      処理装置
５      撮像手段
７      移動手段
１０    フレーム画像取得手段
２０    高輝度抽出手段
２１    変換手段
２２    マスク手段
２３    除外手段
２４    ラベリング手段
３０    情報検出手段
４０    判断手段
４１    第１判断手段
４２    第２判断手段
４３    連続性認定手段
４４    軌跡判断手段
４５    連続性認定手段
４６    領域形成手段
４７    領域設定手段
４８    領域判断手段
４９    連続性認定手段
５０    認識手段
Ｆ      フレーム画像
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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