溶接部外観検査装置の開発−システム構築とソフトウェアの開発−
Development of the Weld Inspection System− Construction of Systems and Software −
河田直樹
遠藤翔太
淺 井 マリア

Naoki KAWADA
Shota ENDO
Maria ASAI

sustina に代表される当社のステンレス鋼製車両は，耐食性に優れているため，車体の大部分が無塗装のままで一定の美観を保ち，保守性を大幅に軽減している．しかし無塗装であるために，溶接の際にはできるだけ車体の外皮側に溶接によるひずみや焼け，スパッタ等がつかないように気をつける必要がある．また，溶接の焼けやスパッタ等の評価は人によって，あるいは日によってばらつくことが考えられる．そこで，当社でこれまで開発してきた画像処理技術を組み合せ，溶接施工時のみならず，溶接教育時の評価にも活用できるような外観検査装置の開発に着手した．本稿では，全体システムの構築とアルゴリズム開発について解説する．

１ はじめに料の部材精度の悪化等で発生する未溶接部や溶け落ち，sustinaに代表される当社のステンレス鋼製車両(1)は，②材料表面の性状や溶接条件の変動により発生したスパ耐食性に優れているため，車体の大部分が無塗装でよく，ッタの付着，③溶接部の酸化による焼け，④物理的に発表面に研磨を施すなどして，一定の美観を保ちながらも生した被溶接材料表面のキズを示している．

保守性を大幅に軽減している．
しかし，無塗装であるということは，製造面でみると２．１ 基本構成

溶接部の丁寧な後処理が必要となるため，溶接の際にで図1に装置の構成を示す．撮像装置（カメラ）と演算きるだけ車体の外皮側に溶接によるひずみや焼け，スパ装置（PC上で画像処理と判定を行なう）をコアとして，ッタ等がつかないように気をつける必要がある．製造現溶接部の画像を安定して取得するための架台と移動装場では厳しいチェックとひずみやスパッタの除去が行な置，および溶接物の固定治具からなる．

われているが，溶接の焼けやスパッタ等の評価は人によって，あるいは日によってばらつき，検査時間のばらつきやひずみやスパッタ除去の工数のばらつきにつながると考える．
そこで，当社でこれまで開発してきた画像処理技術(2)を組み合せ，前述した溶接施工時のばらつきを最小化し，PC（画像処理＋判定）

さらに，溶接作業者の教育時の評価にも活用できるような外観検査装置の開発に着手した．
本稿では，全体のシステム構成とその開発環境を利用して作成したアルゴリズムの概要と処理結果を解説す

溶接ビード

溶接済み材料る．
２ システム概要
本システムは，溶接部の外観を定量化し，問題の発生移動式架台を作業者に知らせ，問題が発生した場合には，作業者に（他に固定治具を含む）的確な作業指示を行い，最終的な溶接品質を良好に保つことを目標として開発した．
ここでいう問題とは，①溶接装置の不具合や被溶接材

総合車両製作所技報

第４号

図1

52

外観検査装置の基本構成

溶接部外観検査装置の開発−システム構築とソフトウェアの開発−

検査対象とするステンレス鋼板をはじめとする金属板

図2にその一例をわかりやすいイメージで示す（実機の多くは，光沢のある表面であるために光を反射しやすの開発環境はこれとは異なるものである）．このアルゴ

く，撮像の際にノイズになり，検査結果にばらつきを生リズムは，あらかじめ取得してあった画像ファイルを読じやすい．このため，画像処理や判定アルゴリズムにもみ込み，所定の画像処理サイズにし，その画像から 2値

こういったノイズをキャンセルする機能を持たせている化を行うために必要となるパラメータを取得して，2が，できるだけ撮像時のノイズを低減するために，カメ値化を行い，処理後の画像と数値化したデータを保存す

ラ装置に陰影や反射を低減する照明装置を付加している．

る機能を有している．
図3は図2を包括したアルゴリズムであるが，図2の2２．２ 主な機能とソフトウェアの構造値化処理に正規化処理を加え，撮像装置から得た画像フ当社で開発した4つのアルゴリズムを中心に，画像取ァイルを並列に処理し，処理後の画像と数値化したデー

得からノイズ除去，画像処理，統計処理，定量化，しきタを保存できるようになっている．この方法で，2つのい値との比較による判定までを行う機能を有している．

処理を見かけ上，同時並行で行うことができる．こうい試作機には柔軟性を持たせるために，各処理をブロッったアレンジもブロック単位のプログラムをつなぎ合わ

ク単位に分割し，ブロック間でデータの受け渡しを行い，せる感覚でできるのも本装置の特徴の一つである．

PC上で外観検査アルゴリズムを開発できるようになっている．

ビットマップファイル読み出し

ビットマップ切り抜き

ビットマップファイル書き込み
ビットマップ 2 値化
明度測定

ビットマップ CSV 書き込み

図2

2 値化処理用アルゴリズム（概念図）

ビットマップ明度正規化

ビットマップカメラ入力

ビットマップファイル書き込み

ビットマップ拡大・縮小
ビットマップ切り抜き

明度測定
ビットマップ CSV 書き込み

ビットマップファイル書き込み

明度測定

ビットマップ 2 値化

ビットマップ CSV 書き込み

図3

正規化・2 値化処理用アルゴリズム（概念図）

53

2015年12月

図4

レーザ溶接モニタリングシステム

２．３ レーザ溶接モニタリングシステムとの組み合せ通信を行ないながら実行する「協調実行」の2モードの本稿の溶接部外観検査装置は，当社で開発したレーザ動作をさせることができる．

溶接モニタリングシステムと組み合わせることで，さらこのうち，逐次実行は検査対象物の画像を取得するとなる効果を得ることができる．モニタリングシステムのころから，画像処理までを一つひとつ実行していく方式

概要を図4に示す．これは，レーザ溶接プロセスを「溶で，どちらかといえば開発用の動作環境である．

接前」，「溶接中」，「溶接後」の3つのプロセスに分け，一方，協調実行はデータ長の長い連続した画像を分割

あらかじめ最適化したレーザ溶接条件を維持するために，することなく，一連の流れとして処理する方式で，鉄道各プロセスで機器等の状態監視を行なうシステムである．

車両のように長尺な溶接部を持つ製品の検査に有効な手溶接部外観検査装置の役割は，3つのプロセスのうち段であるといえる．逐次実行との違いは，「データの読「溶接後」の被溶接物の状態監視に有効であると考える．

み込み→画像処理→判定」のように一つひとつの作業が加えて，一部機能を利用すれば被溶接材料の「溶接前」完了してから次の作業に移るのではなく，データの読みより上流工程で生じたキズや汚れを監視することも可能

込みから判定までが一連の流れとして継続して処理されである．

るという点にある．

溶接部の品質管理は，外観検査だけでは不十分である

さらにベース部は，ツールを組み合わせて構成したプが，既存のモニタリングシステムや生産現場で培ってきログラムを実行形式のファイルとして生成することがでた日常管理のノウハウと組み合わせれば，より高い溶接きる機能を有している．実行形式のファイルは，ベース品質を保つことができると考える．

部を介すことなく，それぞれ単独で稼動させることができるので，検査項目に合わせたファイルを個別に用意す３ ソフトウェア構成ることができる．

外観検査装置では開発環境をベースに，ブロック単位３．２ ツール部のソフトウェアを組み合わせて画像処理・画像判定などを行なうしくみとなっており，この構造はベース部，ツ開発環境が有する主なツールを表1に示す．大きく分ールライブラリ部，実行ファイル生成部からなる．以下

類すると，汎用，画像処理，自動実行に分けられ，外観に詳細を示す．

検査のための主要なプログラムは画像処理ツールに含まれている．画像処理の大半は画像変換，画像測定に関す

３．１ ベース部

るプログラムであり，後述する溶接部の酸化状態，スポット溶接部の外観，レーザ水密溶接の良否判定などのア

開発環境としてのソフトウェアがベースとして用意さルゴリズムの構築にも利用している．

れており，「ツール」と呼ばれるブロック単位のさまざまなプログラムを呼び出し，組み合わせることで，簡単人によらない定量的な判定を行なうには，画像処理ツな処理から複雑な処理までを同一環境で作成し，保存すールに含まれている統計処理ツール群を利用するのが適ることができる．

しており，上記の画像変換，画像測定と組み合わせて用いると良い．

オフラインで実行することができ，ツールを一つ一つ実行していく「逐次実行」と，各ツールとベース部とで総合車両製作所技報第４号

54

溶接部外観検査装置の開発

３．３ 実行形式ファイル生成部−システム構築とソフトウェアの開発−

像装置をPCに接続し，このファイルを起動するだけで，ベース部にてツールを組み合わせて開発したアルゴリ

画像取得から判定するまでの動作を自動で行なうことがズムや判定処理ソフトウェアは，実行形式のファイルとできるようになる．開発環境では，さまざまな処理と操して生成することで，ファイルごとに特定の判定処理を作が必要になるが，オンラインではPCと撮像装置が起行えるようになる．

動していれば，ソフトウェアの立ち上げのみの操作で済実際の生産ライン上では，実行形式プログラムと画像むため，検査時のヒューマンエラーを極力少なくできる処理用パラメータを記憶したファイルを用意すれば，撮表1と期待している．

外観検査装置に用意された主なツール

CSV

CSV
CSV

2

CSV

2

MT55

2015年12月

ビットマップカメラ入力
ビットマップ明度正規化
ビットマップファイル書き込み

明度測定

図5

特徴化アルゴリズム（突合せ溶接用）

４ 実験による溶接部外観判定結果
当社では，既に基本的なアルゴリズムを開発し，いくつかのアルゴリズムの検討を行ってきた．ここでは，これらの処理を行えるアルゴリズムと，処理前後の画像を示し，処理の過程から結果までを解説する．

図7

明度による正規化結果

４．１ 突合せ溶接部の酸化状態の特徴化アルゴリズム
レーザ突合せ溶接は，主に車両の外板の接合に使用されているが，ステンレス車両は無塗装のため，後工程で焼け取りや研磨加工の仕上げが必要となる．
図5に突合せ溶接継手の溶接部の酸化状態を特徴化（強図8

明度による正規化結果（パラメータの調整あり）調）するアルゴリズムを示す．画像を取得し，画像の特徴量の1つである明度を測定し，その値を基にして正規

４．２ 抵抗スポット溶接のナゲットの特徴化アルゴリズム化を行ない，画像ファイルとして保存するアルゴリズム

図9は抵抗スポット溶接のナゲットの圧痕（溶接痕）である．

を撮像し，極座標変換という数値処理によって良否を判

図6にビード部を中心に撮像した結果を示す．図7には，定するための特徴化を行なうアルゴリズムである．撮影

図5のアルゴリズムで処理した結果を示す．図6の陰影が時の陰影除去のため，図5の明度による正規化を行ない，消え，酸化状態が強調される画像が得られている．図8は，その結果を極座標変換し，さらに2値化を行なうことで明度のパラメータを調整して得られた画像である．視覚判別のための特徴化ができる．表2は，特徴化の過程と的にはグレーの成分が抜けた画像のような印象を受けその過程で取得した画像をまとめたものである．①はカる．

メラによって得られた撮像画像であるが，正常の方が暗このように，目的に応じてパラメータを調整することく，溶接痕の輪郭もはっきりしていないように見える．

で，画像として視覚的にさまざまな特徴を浮かび上がら

これを②の明度による正規化によって浮かび上がらせ，せることができ，数値に変換することで，多変量解析や③の極座標変換で溶接痕の輪郭を直線上に並べ替える．

波形解析による良否判定に役立てることができる．

最後にこの変換画像の明度を測定し，④の2値化処理によってその違いを浮かび上がらせる流れとなる．
正常の溶接痕は円形をしているので，極座標変換によって焼けと陰影が画像の中心に直線となって表れる．一方の異常の溶接痕は，いびつな円形をしており，その中心が焼けている．このため，極座標変換を行なうと，中心ではなく画面の端に焼けや陰影が偏る傾向がある．2
値化後の黒色（または白色）を示す成分を数値化して数図6

総合車両製作所技報列を作り，この分布を定量化することで良否判定が可能

突合せ溶接部撮像画像（元画像）第４号となる．

56

溶接部外観検査装置の開発

ビットマップカメラ入力−システム構築とソフトウェアの開発−

ビットマップファイル書き込み

ビットマップ明度正規化
明度測定
ビットマップ極座標変換

ビットマップファイル書き込み

ビットマップ 2 値化
明度測定

図9

表2処理

ビットマップファイル書き込み

特徴化アルゴリズム（スポット溶接用）

抵抗スポット溶接部の画像処理の流れと結果①画像取得（元画像）②明度正規化③極座標変換

④2 値化

正常

異常

ビットマップカメラ入力
ビットマップ 2 値化

ビットマップファイル書き込み

明度測定

図 10

特徴化アルゴリズム（水密溶接用）

57

2015年12月

４．３

レーザ水密溶接の特徴化アルゴリズム

同様の処理を行なった結果を図14に示す．この結果を

図10はレーザ水密溶接の未溶接部や十分な溶け込みが見ると，溶接ビードの輪郭が黒色となっており，その輪得られていない部分を特徴化するアルゴリズムである．

郭が途切れているところが未溶接部として表れていて，カメラ撮影によって得られた画像から明度を測定し，そ図12と同等の特徴化ができていることがわかる．しかし，れをしきい値として2値化を行ない，特徴化する比較的この画像の場合には，画像の左側の未溶接部は判別がやシンプルなものである．

や難しく，2値化画像を数値した後で，波形解析などの数値処理を必要とすると考える．

図11は，溶接実験にてあえて中央部を溶接せずに残したサンプルを撮影した画像である．光源がカメラの手前にあり，未溶接部で比較的強い反射が見られる．この画像の明度を測定し，そのピーク値をしきい値として2値化した結果が図12である．この結果を見ると，未溶接部がはっきりと浮かび上がっており，特徴化されていることがわかる．
図13は，材料表面の凹凸の影響を受けて溶接中に発生した2箇所の未溶接部を含むサンプルを撮影した画像である．図11と比較すると撮影の距離が遠いなどの差異があるが，光源は同じようにカメラの手前にある状態で撮影を行なっている．

図 13

図 11

レーザ水密溶接撮像元画像（2 箇所未溶接部あり）

レーザ水密溶接撮像元画像（未溶接部あり）
図 14

2 値化画像（2 箇所未溶接部あり）

５ まとめ
カメラで撮影した画像処理による外観検査装置のシステムを構築し，開発環境を使って溶接部の良否判定につながるアルゴリズムを構築した．
レーザの突合せ溶接部，抵抗スポット溶接部，レーザ水密溶接部の3種類の良否判定のための特徴化アルゴリ
ズムを構築し，画像にて確認したところ，判別可能なレベルの特徴化ができた．
図 12

また，開発環境そのもののソフトウェアの機能も良好

2 値化画像（中央に未溶接部あり）

で，アルゴリズムのデバッグも視覚的に行うことができ，比較的簡単に扱えることが確認できた．

総合車両製作所技報第４号

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溶接部外観検査装置の開発−システム構築とソフトウェアの開発−

今後は，これらの特徴化した画像を数値に変換し，MT法や波形解析，統計解析を利用して，定量的な判別ができるシステムの構築を目指す．
最後に本稿を執筆するにあたり，多大なご協力をいた
だいた㈱イマジオム 高木氏に感謝の意を述べる．
参考文献（1） 浅 賀哲也，他：「「sustina」国内第1号車両の開発」，
総合車両製作所技報 第2号，4-6，（2013），㈱総合車両製作所（2） 遠藤翔太，他：「溶接部外観判定アルゴリズムの開発」，
総合車両製作所技報 第3号，52-55，（2014），㈱総合車両製作所

著者紹介
河田直樹
博士（工学）
生産本部
技術部（接合技術センター） 主査

遠藤翔太
生産本部
技術部（接合技術センター）

淺井マリア
生産本部
技術部（接合技術センター）

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2015年12月