三菱重工技報 Vol.55 No.2 (2018) 新技術特集

技 術 論 文1

画像処理技術と機械学習技術の活用による熟練者の技能を実装した自動溶接技術
Automatic Welding Control Technique with Skilled Welding Operator Ability
using Image Processing and Machine Learning周 田 直 樹 *1

中 尾 健 太 *2

Naoki Suda

Kenta Nakao

立 石 浩 毅 *2

鴨Koki Tateishi

Kazuhiko Kamo

和 彦 *3

西 嶋 泰 志 *4

木 村 正 宏 *5

Yasushi Nishijima

Masahiro Kimura

原子力発電プラント機器の溶接部では，安定した運転のために高い信頼性が求められている。そのため，溶接士技能への依存を低減するために自動溶接の適用を推進している。しかし，依然として溶接状態の常時監視および微調整を溶接士が行い，技能に依存している現状がある。そこで，画像処理技術と機械学習技術を組合せ，熟練溶接士の技能を実装した自動溶接技術を開発し，技能に依存せず，溶接施工できる目処を得た。今後，複雑形状への適用に向けてさらなる開発を推進していく。

|1. はじめに原子力発電プラント機器の溶接部では，自動溶接施工時にも依然として溶接士が常時監視し，頻繁に介入操作を実施しており，溶接士の技能に依存している。図１に原子炉容器上蓋管台溶接部の模式図を示す。原子炉容器上蓋と管台の溶接部形状は位置によって開先形状が変化し，溶接姿勢も変化するため，非常に難易度の高い溶接となっている。この難易度の高い溶接を実施するために溶接士は溶接施工状態の視覚情報を主体に溶接品質を確保するための特徴点を認識し，経験に基づき電極やワイヤ位置を操作することで，高品質な溶接を達成している。そこ
で，画像処理技術と機械学習技術を組合せ，カメラから得られた画像から特徴点を認識し，その特徴点が常に適正位置になる自動溶接制御する方法の開発を進めている。高難度の溶接への自動制御適用の前段階として，１パスで施工する直線狭開先 TIG 溶接に対して自動溶接技術を開発した。本稿では，その開発した自動溶接技術の概要および今後の展望について述べる。

|2. 従来の溶接士操作
図２に従来の自動 TIG 溶接の施工状況図を示す。図３に溶接士操作の概要図を示す。従来，溶接士は溶接装置に付随している監視カメラから取得した溶接部周辺画像に基づき，特徴点である電極，溶融池，ワイヤ，開先の位置を認識し，融合不良等の溶接欠陥を防止するために，電極位置，ワイヤ位置を適正位置に微調整している。なお，電極上下位置については，アーク長がアーク電圧と相関があることを利用し，アーク電圧が一定となるように従来からフィードバック制御されている。
溶接士の介入操作をなくすためには，上記の特徴点認識手法を開発し，熟練溶接士の操作ノウハウを自動溶接制御ロジックに取り込む手法を開発する必要がある。
*1 総合研究所製造研究部*2 ICT ソリューション本部 CIS 部*3 総合研究所製造研究部 主幹 工博/技術士（金属）*4 パワードメイン 原子力事業部 原子力工作部*5 パワードメイン原子力事業部原子力工作部 次長

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図１ 原子炉容器上蓋管台溶接部模式図

図２ 従来の自動溶接施工状況

図３ 溶接士操作概要|3. システム構成
自動溶接装置のシステム構成を図４に示す。電極付近に設置されたカメラの映像信号や溶接装置の情報は逐次画像制御装置へと伝送され，画像処理によってリアルタイムに電極やワイヤ位置等の特徴量が検出される。検出された各特徴量はフィルタ処理を経た後，目標位置とのずれ量へと変換され，必要に応じて制御量を算出して溶接装置へ送信される。これにより，様々な溶接状況の変化にも対応可能な自動溶接作業を実現するシステムとした。

図４ システム構成

各機器の仕様を表１に示す。撮像装置は溶融池形状の視認性を向上させるためにモノクロCMOS センサ＋赤外バンドパスフィルタとし，高画素・高フレームレートの伝送が可能な仕様とした。

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表１ 各機器仕様
No.
1234567

大項目
撮像機器

画像制御装置
溶接装置

8中項目
カメラ
フレームレート伝送方式
フィルタ
CPUA/D コンバータ溶接電源溶接ヘッド仕様
1936×1216 画素 CMOS
45fps
Gigabit Ethernet
赤外バンドパス
Xeon 3.7GHz 4core
16bit 100Hz
インバータ制御式
TIG 溶接電源
自走式溶接ヘッド|4. 開発技術の概要
4.1 画像処理技術の開発
自動溶接を実現するためには，熟練溶接士が判断に使用している電極，溶融池，ワイヤ，開先の位置関係を画像処理によって検出する必要がある。そのために本研究では次に示す２つの技術を開発した。
(1)

マルチ露光撮影
TIG 溶接では電極から発生するアークの光エネルギーが大きく，電極や溶融池といった各特徴点を１枚の撮影画像で同時に捉えることが出来ないため，シャッタ速度を短時間で切り替えるマルチ露光撮影により明暗の画像を交互に取得することにした。また，アーク電流やワイヤ供給量などの溶接条件が変化した場合に画像全体の輝度が大きく変化することを防ぐため，逐次輝度を監視しながら動的に各露光時間の微調整を実施している。図５にマルチ露光により撮影された画像例を示す。露光時間の短い画像ではアークの光が抑えられて電極やワイヤの先端位置が視認でき，露光時間の長い画像では開先や溶融池の視認性が高いことが確認出来る。

図５ マルチ露光による撮影画像例(2) 特徴点自動検出技術
撮影画像から電極，溶融池，ワイヤ，開先の位置を自動的に検出するため，それぞれの特徴に合わせた２値化やフィルタ処理，輝度プロファイルの探索処理を組み合わせたアルゴリズ
ムを開発した。アルゴリズムの概要を図６に示す。電極はその形状特徴から，まずはエッジの直線成分を求めて交点を算出し，そこから輝度を指標に最終的な先端位置を決定している。開先は左右の両方を検出する必要があり，先に求めた電極の位置付近から画像の水平方向に輝度のプロファイルを取得し，極小点，つまり輝度が落ち込む谷の部分を検出している。この際，溶接状況によって極小点が見付からないケースがあるため，マルチ露光で撮影された露光時間の短い画像と長い画像の両方で検出処理を行い，より信頼度の高い結果を採用する方式としている。ワイヤは実際の径が既知であることから Min-Max フィルタでダイレクトに形状を抽出し，二値化とラベリング処理によってその先端位置を決定している。溶融池は先に求めたワイ
ヤ先端付近で輝度の境界線となる部分を抽出し，最終的に溶接進行方向に最も進んでいる点三菱重工技報 Vol.55 No.2 (2018)

4を先端位置として検出している。
以上の処理は全て一般的な産業用コンピュータ上に構築されており，カメラから 45fps で送信されてくる画像データに対してリアルタイムで検出処理が動作している。

図６ 画像処理アルゴリズム

4.2 熟練溶接士の操作を模擬した自動制御技術開発
熟練溶接士の操作を模擬するため，熟練溶接士の操作履歴を機械学習し，画像特徴量の目標位置を同定した。今回の試験では，事前に曲がり癖を付与した溶接ワイヤを用いて溶接を行い，溶接士の介入操作の頻度を高くすることで，少ない溶接時間で学習データを収集した。画像
特徴量を入力，操作有無ラベルを出力とした分類モデルをサポートベクトルマシン（SupportVector Machine：SVM）で生成し，着目すべき特徴量空間について, 溶接士の介入操作が必要な空間（ラベル：操作有）と操作が不要な空間（ラベル：操作無）の分離境界面を特定し，操作が不要な特徴量空間をフィードバック制御の目標範囲とした。
収集した学習データは操作無に対して操作有（例：下操作有，上操作有）のデータが少なく，このようにデータ数に偏りがある場合，SVM の識別性能が大きく低下することが知られている。そこでデータ数不均衡の解消を図るため，データ数比に基づきクラスの重み付けを行うことで，データ数の少ない操作有のクラスが過小に評価されるという問題を解消した。
ワイヤ高さ制御の操作履歴を学習した結果を図７に示す。画像処理により得た特徴量と操作履歴の関係を学習した結果，着目すべき特徴量としてワイヤ高さと溶融池高さを抽出し，操作有無の分離境界面を特定した。特定した分離境界面から，溶接条件（例：溶接速度）の違いにより生じる溶融池位置の変化に応じて溶接士がワイヤ高さを調節していることがわかり，この溶接士の操作ノウハウを組み込んだ自動制御技術を開発した。

図７ SVM によるワイヤ高さ制御学習結果

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4.3 実機模擬溶接試験開発した装置を用い，溶接士の操作介入無しに，十分な品質の溶接を実施できるかを確認するために直線１パス狭開先溶接試験体に対して，溶接試験を実施した。試験条件および試験結果を表２に示す。溶接装置進行方向に対して溶接試験体との距離ずれを設けることで電極位置がずれる状態を模擬するとともに，溶接ワイヤに曲がり癖を付与することで，ワイヤ上下左右位置がずれる状態を模擬した条件で，溶接施工した。また，入熱条件も幅広く変更させた。試験の結果，一度も溶接士の介入操作なく溶接が可能であることを確認した。溶接部外観写真および溶接部断面マクロ組織観察写真を図８に示す。溶接後の断面マクロ組織観察結果および放射線透過試験では，溶接欠陥は認められず，品質に問題なく溶接できていることを確認した。
表２ 実機模擬溶接試験 試験条件・結果

溶接条件

項目
試験材料
溶接方法
溶接姿勢
ウィービング入熱・ワイヤ
条件の変更

１層目
２層目
３層目
４層目
５層目
６層目
７層目
８層目

外乱因子
試験結果

溶接装置と試験体の距離ずれ
溶接ワイヤの曲がり癖
自動制御回数 電極位置
ワイヤ位置
溶接士の介入操作回数
放射線透過試験内容
オーステナイト系ステンレス鋼
TIG 溶接下向なし
電流 小→大電流 大→小溶接速度 小→大
溶接速度 大→小ワイヤ供給量 小→大ワイヤ供給量 大→小電流，溶接速度 小→大ワイヤ供給量 大→小電流，溶接速度 大→小ワイヤ供給量 小→大付与
付与
153 回
678 回
介入操作なし指示ゼロ

図８ 溶接部外観写真および溶接部断面マクロ組織観察写真|5. まとめ
当社では，溶接士の技能に依存しない自動溶接技術の開発に取り組んでいる。本稿では，１
パス直線狭開先の溶接部に対して自動溶接施工する画像処理技術と機械学習技術を活用することで，溶接士の介入操作なしに自動溶接施工できる技術を開発した。これらの技術について，今後，実機適用を図るとともに，複雑形状部の溶接への適用に向けて更なる高度化を図り，溶接士技能に依存しない溶接の開発に取り組んでいく。
なお，本開発は経済産業省“平成 27 年度および平成 28 年度発電用原子炉等安全対策高度化技術開発”対象事業として実施したものである。

参考文献(1) 井上勝敬，溶接プロセスのオンライン検出のための画像処理（第２報），溶接学会誌 Vol.50 No.11 (1981)，
p.1118-1124(2) 大河原孝ほか，ロボット溶接技術を応用した配管自動溶接システム，東芝レビューVol.64 No.1 (2009)，p.60-63(3) C.M. ビショップ,パターン認識と機械学習 下，丸善出版(2012)，p.35-41