(57)【要約】      （修正有）【課題】リアルタイムで溶接部欠陥を検出するシステムと方法を提供する。【解決手段】カメラが、溶接池、並びにリップル形状及び隅肉部の幾何形状の画像を撮像する。プロセッサ24は、画像を受信し、関連づけた溶接の潜在的欠陥を、モック溶接部の溶融池の画像並びにモック溶接部のリップル形状及び隅肉部の幾何形状の画像とともに格納するデータベース26と通信する。プロセッサ24は、データベース内で関連づけた潜在的欠陥に基づいて、カメラで撮像した画像に対応する溶接位置に欠陥が含まれる集計確率を計算する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
リアルタイムで溶接部欠陥を検出する方法であって、
（ａ）学習段階でモックアップ溶接作業を行う工程であって、
（１）溶接トーチを用いて、第１の部品を第２の部品に溶接する工程と、
（２）第１のカメラで溶接部の溶融池の画像を撮像する工程と、
（３）第２のカメラで溶接部のリップル形状及び隅肉部の幾何形状の画像を撮像する工程と、
（４）工程（２）及び（３）で撮像した画像と、溶接位置とを関連づける工程と、
（５）工程（１）の溶接で得られた溶接部で溶接試験を行って、溶接部の欠陥を特徴付ける工程と、
（６）特徴付けられた欠陥と、工程（２）及び（３）で撮像した画像の偏差とを関連付ける工程と
を含む工程と、
（ｂ）本溶接作業中に、第１のカメラで本溶接部の溶融池の画像を撮像する工程と、
（ｃ）本溶接作業中に、第２のカメラで本溶接部のリップル形状及び隅肉部の幾何形状の画像を撮像する工程と、
（ｄ）工程（ｂ）及び（ｃ）で撮像した画像を処理して、工程（６）で関連づけた欠陥に基づいて、工程（ｂ）及び（ｃ）で撮像した画像に対応する溶接位置に欠陥が含まれる集計確率を計算する工程と
を含む方法。
【請求項２】
工程（ｄ）の後、集計確率に基づいて、警報を出力するか、或いは本溶接作業をできなくすることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
工程（ａ）（６）が溶接部の溶融池の形状と、溶接部のリップル形状と、隅肉部の幾何形状とをパラメータ化することによって実施される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
工程（ａ）（４）の前に、溶接部の溶融池における難揮発性不純物の形状及び位置の画像を撮像する工程をさらに含み、工程（ａ）（６）が、難揮発性不純物の形状及び位置をパラメータ化する工程をさらに含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
工程（ｂ）及び（ｃ）で撮像した画像を用いて工程（ａ）（２）〜（ａ）（６）を繰り返すことをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
本溶接作業が、タービンロータの環状開先を埋めるＴＩＧトーチによって、複数の重複パスで溶接金属を堆積させることにより行われ、溶接位置が円周角と半径方向深さによって定まる、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
工程（ａ）（５）が、超音波試験又は破壊試験法によってオフラインで実施される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
工程（ａ）（１）で、欠陥を人工的に発生させるため正常パラメータの範囲外の溶接工程を意図的に実施する、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
工程（ａ）（６）が、溶接部の溶融池並びに溶接部のリップル形状及び隅肉部の形状の偏差の閾値を規定することによって実施される、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
リアルタイムで溶接部欠陥を検出する方法であって、
（ａ）溶接部潜在的欠陥を、モック溶接部の溶融池の画像並びにモック溶接部のリップル形状及び隅肉部の幾何形状の画像と関連付ける工程と、
（ｂ）本溶接作業で、溶接金属を環状開先内に堆積させる工程と、
（ｃ）本溶接作業中に、第１のカメラで本溶接部の溶融池の画像を撮像する工程と、
（ｄ）本溶接作業中に、第２のカメラで本溶接部のリップル形状及び隅肉部の幾何形状の画像を撮像する工程と、
（ｅ）工程（ｃ）及び（ｄ）で撮像した画像を処理して、工程（ａ）で関連づけた潜在的欠陥に基づいて、工程（ｃ）及び（ｄ）で撮像した画像に対応する溶接位置に欠陥が含まれる集計確率を計算する工程と
を含む方法。
【請求項１１】
工程（ｅ）の後、集計確率に基づいて、警報を出力するか、或いは本溶接作業をできなくすることをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
工程（ｂ）の堆積によって得られる溶接部で溶接試験を行って、工程（ｃ）及び（ｄ）で撮像した画像を用いて付加的な溶接部欠陥を関連付ける工程とをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
本溶接作業が、タービンロータの環状開先を埋めるＴＩＧトーチによって、複数の重複パスで溶接金属を堆積させる工程により行われ、溶接位置が円周角と半径方向深さによって定まる、請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
工程（ｅ）が、溶接部の溶融池の縁形状を解析することによって実施される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１５】
工程（ｅ）が、溶接部の溶融池の前縁形状と、溶接部の溶融池の後縁形状とを解析することによって実施される、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
リアルタイムで溶接部欠陥を検出するためのシステムであって、
本溶接作業で、環状開先内に溶接金属を堆積させることができる溶接トーチと、
溶接トーチに隣接して、かつ溶接される部品に隣接して配置された第１のカメラであって、本溶接作業中に本溶接部の溶融池の画像を撮像する第１のカメラと、
第１のカメラよりも溶接トーチから遠位に位置し、かつ溶接トーチから下流側に配置された第２のカメラであって、本溶接作業中に本溶接部のリップル形状及び隅肉部の幾何形状の画像を撮像する第２のカメラと、
第１のカメラ及び第２のカメラで撮像した画像を受信するプロセッサと、
関連づけた溶接部の潜在的欠陥を、モック溶接部の溶融池の画像、並びにモック溶接部のリップル形状及び隅肉部の幾何形状の画像とともに格納する、データベースと
を備え、
プロセッサが、データベースと通信し、第１のカメラ及び第２のカメラで撮像した画像を処理し、データベースで関連づけた潜在的欠陥に基づいて第１のカメラ及び第２のカメラで撮像した画像に対応する溶接位置に欠陥が含まれる集計確率を計算するようにプログラムされている、システム。
【請求項１７】
第１のカメラが、溶融池の前縁の画像を撮像するよう配置された前縁カメラと、溶融池の後縁の画像を撮像するよう配置された後縁カメラとを含む２つのカメラを備える、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
環状開先がタービンロータに画成されており、タービンロータの環状開先を埋めるＴＩＧトーチによって複数の重複パスで溶接金属が堆積され、溶接位置が円周角と半径方向深さによって定まる、請求項１６に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、溶接部の自動インプロセス検査のためのシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
本発明は、溶接部の品質管理に関し、より詳細には自動溶接プロセスのインプロセス検査に関する。
【０００３】
タービンロータ及び類似する装置の製造業者は、構成部品のガスタングステンアーク溶接を用いる場合がある。このような溶接は、異なる基材を有する構成要素を結合させる能力を含む機械的特性を、向上させるが、このような能力は、高性能機械望まれることが多い。しかし、タービンロータの溶接には何十時間もかかる場合があり、また潜在的な問題が、次パスに覆われて溶接される前に、溶接作業者が潜在的な問題（例えば、孔、融合不良、大きなシリケートアイランド等）を特定するためには、作業者は、作業者のトーチが発するパルスに細心の注意を払わなければならない。そのような長時間にわたりそのような細心の注意を払うことは、人間の作業者にとって困難な仕事である。
【０００４】
たとえ溶接作業者に、上記のような細心の注意を払う能力があったとしても、溶接作業者には通常、彼らが見つけようとしているものを正確に見抜く経験はない。経験豊富な溶接工は、溶融池の形状、側壁のぬれの幾何形状、凝固したリップル形状及び凝固したビードの幾何形状に、比較的未熟な者には分からない特徴を見ることができる。
【０００５】
例えば孔、巻き込み、融合不良等の殆どの溶接部欠陥は、完成した溶接部に超音波試験等の試験を行うまで検出できない。溶接部欠陥を、それらが形成されたときに検出することによって、多額のコストと多大な所要時間とを削減できるだろう。したがって、タービンロータを溶接するのに要する数日という期間、何百万もの溶接パルスに細心の注意を払うためには、「疲れを知らない」コンピュータを使うことが望ましいだろう。これらの重要な溶接部を監視するよう適切に教え込まれた機械視覚システムを使うことは、さらに望ましいであろう。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】米国特許第８１４４１９３号明細書
【発明の概要】
【０００７】
例示的な実施形態では、リアルタイムで溶接部欠陥を検出する方法は、学習段階でモックアップ溶接作業を行う工程を含む。モックアップ溶接作業は、第１の部品を第２の部品に溶接する工程と、溶接部の溶融池の画像を撮像する工程と、溶接リップル形状及び隅肉部の幾何形状の画像を撮像する工程とを含む。撮像した画像は溶接位置と関連付けられ、モックアップ溶接作業の結果できた溶接部に対し、溶接試験が行われる。溶接部の欠陥を特徴付け、また特徴付けられた欠陥は、撮像した画像内の偏差と関連付けられる。本溶接作業中は、第１のカメラで溶接部の溶融池の画像を撮像し、第２のカメラで溶接部のリップル形状及び隅肉部の幾何形状の画像を撮像する。撮像した画像は、処理され、関連づけた欠陥に基づいて、撮像した画像に対応する溶接位置に欠陥が含まれる集計確率が計算される。
【０００８】
別の例示的な実施形態では、リアルタイムで溶接部欠陥を検出する方法は、（ａ）溶接部の潜在的欠陥を、モック溶接部の溶融池の画像並びにモック溶接部のリップル形状及び隅肉部の幾何形状の画像と関連付ける工程と、（ｂ）本溶接作業で、溶接金属を環状開先内に堆積させる工程と、（ｃ）本溶接作業中に、第１のカメラで本溶接部の溶融池の画像を撮像する工程と、（ｄ）本溶接作業中に、第２のカメラで本溶接部のリップル形状及び隅肉部の幾何形状の画像を撮像する工程と、（ｅ）工程（ｃ）及び（ｄ）で撮像した画像を処理する工程と、工程（ａ）で関連づけた潜在的欠陥に基づいて、工程（ｃ）及び（ｄ）で撮像した画像に対応する溶接位置に欠陥が含まれる集計確率を計算する工程とを含む。
【０００９】
さらに別の例示的な実施形態では、リアルタイムで溶接部欠陥を検出するためのシステムは、本溶接作業で、環状開先内に溶接金属を堆積させることができる溶接トーチと、第１のカメラ及び第２のカメラとを含む。第１のカメラは、溶接トーチに隣接して、かつ溶接される部品に隣接して配置され、本溶接作業中に本溶接部の溶融池の画像を撮像する。第２のカメラは第１のカメラよりも溶接トーチから遠位に位置し、かつ溶接トーチから下流側に配置され、本溶接作業中に本溶接部のリップル形状及び隅肉部の幾何形状の画像を撮像する。プロセッサは、第１のカメラ及び第２のカメラで撮像した画像を受信する。プロセッサは、関連づけた溶接の潜在的欠陥を、モック溶接部の溶融池の画像並びにモック溶接部のリップル形状及び隅肉部の幾何形状の画像とともに格納するデータベースと通信する。プロセッサは、第１のカメラ及び第２のカメラで撮像した画像を処理し、データベースで関連づけた潜在的欠陥に基づいて第１のカメラ及び第２のカメラで撮像した画像に対応する溶接位置に欠陥が含まれる集計確率を計算するようにプログラムされている。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】溶接部の自動インプロセス検査のための、構成要素を示す概略図である。
【図２】溶接部の自動インプロセス検査のための、構成要素を示す概略図である。
【図３】リアルタイムで溶接部欠陥を検出するための方法の流れ図である。
【図４】溶接部の溶融池の例示的な画像である。
【図５】溶接部のリップル形状及び隅肉部の幾何形状の、例示的な画像である。
【図６】溶接部のリップル形状及び隅肉部の幾何形状の、例示的な画像である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
システムは、タービンロータを溶接するためのプロセス等の、自動溶接プロセスのインプロセス（すなわちリアルタイムでの）検査を行う。以下に、より詳細に説明するように、このシステムは、リアルタイムで画像データを収集するデジタルカメラと、リアルタイムでプロセスデータ（アンペア、ボルト、温度等）を監視するセンサと、学習段階中にオフラインで使用される検査システム又は試験システムとを含む。学習段階中にこのシステムは、画像データ及び／又はプロセスデータ内の特徴であって、欠陥を有する特徴と、試験により検出された「兆候」とを関連付ける。動作する際、このシステムはリアルタイムでストリームを分析し、任意の所与の瞬間に欠陥が発生している確率を計算する。構成可能な確率の閾値に基づいて、欠陥が発生している可能性が高いことを本システムが検出するとすぐに、作業やり直しのため溶接を停止することができる。
【００１２】
図１及び図２は、リアルタイムで溶接部欠陥を検出するためのシステムの概略図である。本説明の目的では、溶接金属が第１の部品１４と第２の部品１６との間の環状開先１２内に堆積する。例えばＴＩＧ（タングステン不活性ガス）溶接トーチ等の１つ以上の溶接トーチ１８を、開先１２に隣接して配置してもよい。いくつかの実施形態では、第１の部品１４及び第２の部品１６が回転する間、溶接トーチ１８は静止して保持される。或いは、溶接トーチ１８は開先１２の周りで円周方向に変位してもよい。溶接トーチ１８は、物理的特性を測定するための、溶接データを得るための既知のセンサを含む。この物理特性には、溶接部の、ガス流量値、温度、溶接電流、トーチと金属との間の電圧、円周方向位置、半径方向位置等を含むが、これらに限定されない
第１のカメラ２０は、環状開先１２近くの各々の溶接トーチ１８に隣接して配置されている。第２のカメラ２２は一般に、第１のカメラ２０よりも各々の溶接トーチ１８から遠位に位置し、かつ溶接トーチ１８から下流側に配置されている。溶接部への近接性のために、第１のカメラ２０は、溶接トーチ１８近くの高温に耐えることが可能でなければならない。第２のカメラ２２はトーチ１８が生じる熱からは遠くに配置されているため、同程度の耐熱性は必要ない。第１のカメラ２０及び第２のカメラ２２は、溶接プロセスの異なる段階で、デジタル画像データを撮像する。上記カメラは、既知でありかつ既製品として入手可能であり、これらの構造及び操作をこれ以上詳細には説明しない。
【００１３】
プロセッサ２４は、第１のカメラ２０及び第２のカメラ２２で撮像した画像、並びに溶接データを受信する。データベース２６はプロセッサ２４と通信して、関連づけた潜在的な溶接欠陥を、学習段階（以下に説明）からの、モック溶接部の溶融池の画像並びにモック溶接部のリップル形状及び隅肉部の幾何形状の画像とともに格納する。
【００１４】
第１のカメラ２０は、溶接部の溶融池の縁を含む画像を撮像し、第２のカメラ２２は、凝固した溶接部のリップルと隅肉部の幾何形状の下流の画像を撮像する。付加的な第１のカメラを使用して、溶融池の前縁と溶融池の後縁の両方の画像を撮像してもよい。トーチ１８と関連づけたセンサは、溶接のプロセスデータを収集する。第１のカメラ２０及び第２のカメラ２２は、光の様々な波長（赤外波長、可視波長等）を扱うことができる。画像の各々のフレーム、又は受信フレームのサブセットが収集されるとき、アルゴリズムが溶接池の形状、池に浮いている難揮発性不純物（「シリケート」等）の形状及び位置、凝固したリップル形状及び隅肉部の幾何形状等をパラメータ化する。パラメータ化は、最良適合多項式又はその他の関数を用いて行われる。
【００１５】
図４の白い曲線が示すように、非限定的な例として、よく知られている「Ｃａｎｎｙアルゴリズム」等の縁検出オペレータを画像のフレームに使用して、溶接池の境界の位置を特定することができる。適切なｘ−ｙ座標系で見ると、図４の溶接池の前縁を描いている白線は、Ｎ次の多項式等の関数に適合する。１つの画像フレーム内の池の前縁形状を近似する、数学的な適合パラメータは、基準（「学習段階」）画像及び／又は同じ画像内隣接するフレームからの、同じ特徴の適合パラメータと比較される。標準からの偏差、又は適合パラメータの予測できない突然の変化は、異常な状態の特定及び数値化に使用される。
【００１６】
プロセスデータ及び画像データは、溶接位置の指標を示す。タービンロータ溶接に対する例示的な応用では、溶接金属は、環状開先１２を外側に向かって埋めるトーチ１８によって、何十にも重複するパスに堆積される。これに関して、溶接位置は、円周角と半径方向深さによって定まる。
【００１７】
図３を参照すると、学習段階中（工程Ｓ１）に、モック溶接作業が行われる（Ｓ２）。第１のカメラ２０は溶接部の溶融池の画像を撮像し、第２のカメラ２２は溶接部のリップル形状及び隅肉部の幾何形状の画像を撮像する（Ｓ３）。撮像した画像は溶接位置と関連付けられ（Ｓ４）、モック溶接作業の結果できた溶接部に対し、溶接試験が行われる。溶接部は、超音波試験及び／又は破壊法によってオフラインで検査され、溶接部に含まれる欠陥の兆候を特徴付けることができる。例えば試験は、各々の溶接位置で、欠陥の大きさ、種類（孔、巻き込み、融合不良等）、方向（半径−軸方向、半径−周方向等）、位置（側壁、表面に連結等）等を決定することができる。解析アルゴリズムは、パラメータ化された画像データ及びプロセスデータにおける特徴を、検査で観察された兆候と関連付ける。例えば難揮発性シリケートアイランドができると、図５に示すような、すっぱりと、一貫して、２時方向から８時方向に向かうリップルパターンを乱し、この形状の特徴を最もよく示す多項式適合パラメータを著しく変化させる。このようなシリケートはまた、超音波検査において、軸−周方向の大きな欠陥として表れる。適合パラメータの偏差の大きさは、学習段階中の、所与の溶接部における同じ位置にある欠陥の、超音波検査によって決定された欠陥の大きさと関連付けられる。この関連付けは、本システムの製造段階中に欠陥が生じたことの、確率予測の根拠となる。溶接部欠陥の特徴付けられる（Ｓ５）。すなわち、欠陥は超音波法により寸法決めされ及び／又はメタログラフィ等の破壊法によって露出し、測定される。特徴付けられた欠陥は、撮像した画像内の偏差と、関連付けられ、又は対応付けられる（Ｓ６）。
【００１８】
本溶接プロセス中、溶接部欠陥はリアルタイムで検出される。本溶接部が形成される間（Ｓ８）、第１のカメラ２０は本溶接部の溶融池の画像を、第２のカメラ２２は本溶接部のリップル形状及び隅肉部の幾何形状を撮像する（Ｓ９）。撮像した画像は、特に学習段階中に処理された画像及び関連性と比較して処理され（Ｓ１０）、撮像した画像に対応する溶接位置に欠陥が含まれる集計確率が、少なくとも学習段階で関連づけた、特徴付けられた欠陥に基づいて計算される（Ｓ１１）。集計確率は、複数のカメラによる画像の解析と、溶接ステーションが収集したプロセスパラメータデータに基づく、重み付け混合確率である。単純化した非限定的な例として、タングステンと被加工物との間の距離の変化に応じたアーク電圧の突然の変化は、シリケートの欠陥が発生している可能性が２０％あることを示す場合がある。一方、画像解析はシリケートが生成された可能性が３５％あることを示す場合がある。これら２つのデータ点はいずれも単独では、溶接工による調査を行う正当な理由として十分ではないかもしれないが、これら２つのイベントがほぼ同時に発生すると、集計確率は大幅に高まる。
【００１９】
学習段階中に意図的に正常パラメータの範囲外で溶接プロセスを実行し、人工的に欠陥を発生させて、システムに教え込むのを助けることが可能である。溶接池からシリケートが流れ、その後溶接された場合に生成される巻き込み等、いくつかの場合には、画像データ及びプロセスデータを埋め込まれた欠陥に関連付けるという作業は高いレベルの正確性を有し、したがって、データと欠陥との関連付けが高確率になる。側壁の融合不良を引き起こす、複数の溶接パラメータのわずかな積み重なり等それ以外の場合は、解析による特定はより困難になり得、したがって、関連付けが低確率になる。
【００２０】
本溶接中、このシステムは、所与の溶接位置に欠陥が含まれる集計確率をリアルタイムで計算する。このシステムは、欠陥が発生した可能性に応じて警報を発し、又は場合によっては溶接を停止するよう構成されている。このシステムは、溶接部の溶融池（縁）、並びに溶接部のリップル形状及び隅肉部の幾何形状の、形状の偏差の閾値を規定する。図４は溶接部の溶融池のカメラ画像の例で、このシステムが画像処理を通じて縁形状を特定することを示している。図５及び６は、本システムがリアルタイムに特定している溶接部のリップル形状及び隅肉部の幾何形状を例示的に示す図である。閾値を超えると、本システムは潜在的な溶接部欠陥を特定する。本システムの恩恵を受け得る殆どの重要な溶接部には、溶接後の非破壊試験が必要である。これにより、学習段階を継続し、それぞれの本溶接の後、本システムの計算ツールを精緻化することができる。すなわち、各々のデータのセットを画像データ及びプロセスデータと関連付けて、溶接部欠陥を特定するためのツールを改良することができる。
【００２１】
このシステムは、欠陥の検出の可能性を高め、生産施設で重大な欠陥が見逃されることはないというより強い自信をもって、作業者が欠陥の大きさの「限界」に挑むことを可能にする。また、欠陥の修復のための所要時間も、数週間以上から、数分という短時間にまで短縮することができる。さらに、このシステムは経験の浅い溶接工の使用を可能にする及び／又はより少人数の作業者による溶接を可能にすることができる。
【００２２】
最も実際的で好ましい実施形態であると現在考えられているものに関連して本発明を説明してきたが、本発明は開示された実施形態に限定されるものではなく、むしろ逆に、添付の特許請求の範囲に記載する趣旨と範囲に含まれる様々な修正形態及び等価の装置を包含することが意図される。
【符号の説明】
【００２３】
１２  開先
１４  第１の部品
１６  第２の部品
１８  トーチ
２０  第１のカメラ
２２  第２のカメラ
２４  プロセッサ
２６  データベース
【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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【外国語明細書】
2017106908000001.pdf