機械学習によるレーザ溶接の品質モニタリング
情報・生産技術部 システム技術グループ
奥田 誠

本研究の背景
ものづくり熟練技術者の不足

デジタル技術の発展• 加工条件の試行錯誤の増大による生産性の低下• IoTなどによるデータ取得• トラブル対応の工数増大• 機械学習・AIの活用
ものづくり技術者が簡単に利用可能

・AI条件推奨による試行錯誤の削減 ⇒ 生産性の向上
・AIモニタリングによる生産性の向上、トラブル対応の工数削減
2023/11/13

機械学習によるレーザ溶接の品質モニタリング @ 情報・生産技術部業務紹介フォーラム2

レーザ溶接について加工中の動画用途・適用先

レーザ
亜鉛メッキ
0.7mm
0.7mm

自動車
ボディ

Source by: http://express.jp/previous/ilsj/articles/0907_8.html

ファイバーレーザ
出力: 3kW
速度: 5m/min
2023/11/13

薄肉パイプ
分岐管

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Source by: https://futaku.co.jp/tec0402/3

研究開発の内容
ものづくり技術者の視点で応用開発期間短縮・不良品流出防止に必要な機能を定義し，設備や加工条件が違っても汎用的に使えるAIの開発

AI モニタリング

AI 条件推奨要求仕様

推奨条件
ロバスト条件を可視化

or
◼
◼
◼
◼

欠陥検出と原因推定目標• 欠陥検出の見逃し0件• 欠陥原因の推定

or

形状：肉盛高さ，幅，層数…
品質：ブローホール，割れ…
性能：硬度，耐摩耗性，耐食性…
設備制約：レーザ最大出力，集光スポット径…

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発光強度

前提条件
レーザ出力：◯kW
加工速度：◯ mm/s

• ロバスト条件で連続生産• 外乱による品質変動を対象

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加工条件の適正化
品質にばらつきがある
加工条件
OKNG

正常

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NG

品質判定
しきい値

頻度

欠陥

正常

半分以上
過検出

AI条件推奨の結果

品質指標
加工速度 (mm/s)

見逃しが発生

OK板間ギャップ(mm)

頻度

品質判定
しきい値

理想的な加工条件

正常と欠陥を分離するには・品質を上げること
AI条件推奨でのロバスト条件
・分離性能の良い特徴量の選定

レーザ出力 (W)

欠陥

品質指標

実用的な過検出で見逃し0件を目指すには必要
焦点位置 (mm)

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実験系と発光強度・放射温度
R, G, B,IR
Radiation thermometer

Fiber(before & after molten pool temp.)

R

分光光学系
(レーザの反射光はカット)

G

同軸分岐光学系

Ar or N2

IR

gas

B G R

PhotodiodemoduleB

Side nozzle
lap welding

Vt

Molten poolTemp

IRData logger
Welding direction(Sampling frequency: 20 kHz)

音声フォーマットに変換できる(要ハイパスフィルタ)
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品質毎に違いがあるか人が音で確認できる
6

発光強度の音色

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周波数 (kHz)

信号強度

周波数 (kHz)

出力低下

周波数 (kHz)

板間隙間大

信号強度

良好

信号強度

SUS304t1.0+t1.0重ね

異なる品質は，音色に違いがある
音の強さには外乱が多いが，音色には少ない

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信号処理手順（特徴量の抽出）

音色の違いを抽出

加工中の発光強度

高周波成分
フーリエ変換信号強度

信号強度

ハイパスフィルタ

Time (s)メル周波数フィルタ

周波数 (kHz)

周波数 (Hz)

スペクトラムspectrum2023/11/13

Time (s)Time (s)メル周波数ケプストラム係数
cepstrumsr = 25kHzn = 20

離散コサイン変換

mfcc19
・・・・
mfcc1
mfcc0

n個
得られる

もともとは人間の可聴域帯に重みをつけるフィルタ
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欠陥検出の解析方法の選定
異常検出
・正常品だけで特徴を学習(1クラス・モデル)
・正常品との距離(違い)さまざまなアルゴリズム＞ オートエンコーダー＞ 主成分分析，サポートベクターマシン＞ マハラノビスの距離

教師あり学習・正常品と欠陥品の分類問題

大量の正常品で構築可能
評価用に少しの欠陥品があればよい

高精度の予測をするには欠陥品が正常品と同数程度は必要

生産現場では，歩留まりを改善しているため，欠陥品が少ない
主に破壊検査による品質評価のため，多大な工数と費用を要する
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マハラノビスの距離とはユークリッド距離

マハラノビス距離

33.5

2.4

18.4

3.7

−1

Source by: https://www.kaggle.com/ravinduabey/davis-data-set
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𝐷𝑀 =(𝑥 − 𝜇)𝑇 ෍ (𝑥 − 𝜇)

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𝑥: データ(ベクトル)𝜇: 平均(ベクトル)σ : 分散共分散行列10実験とマハラノビス距離の算出手順
正常データに対する分散共分散行列Σの算出−1

𝐷𝑀 =2023/11/13(𝑥 − 𝜇)𝑇 ෍ (𝑥 − 𝜇)𝑥: データ(ベクトル)𝜇: 平均(ベクトル)σ : 分散共分散行列

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加工速度 (mm/s)

評価サンプルに対するマハラノビス距離（DM）の算出
・生産現場で考え得る変動を含んだ条件で実験- レーザ出力の低下（光学系の汚れ）- 焦点位置の上昇（光学系の汚れ，治具摩耗）- 板間ギャップの増加（ワーク形状変動）・評価サンプルの特徴量mfccと上記で算出したΣからDMを算出

レーザ出力 (W)

板間ギャップ(mm)・AI条件推奨でロバスト推奨条件を探索（図○）・異なった環境（日時，気温，湿度など）で，推奨条件にて実験
・発光強度の特徴量であるmfccを用いてΣを算出

AI条件推奨の結果

焦点位置 (mm)11マハラノビス距離による欠陥検出許容できる過検出で，見逃し0件が可能
OK

正常
欠陥NG

頻度

品質判定
しきい値

0.1

2023/11/13

1
10
マハラノビスの距離

100

DM2

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欠陥原因の推定（逸脱判定品の3クラス分類）
頻度

マハラノビスの距離で正常品から逸脱判定したサンプ
ルのみを、ニューラルネットワークで欠陥原因の推定を行うと、充分な高精度が得られる

1波形の特徴量マハラノビスの距離

10100

DM2

レーザ出力低下 (Power)
焦点位置上昇 (WD)
隙間増大 (GAP)

実際の欠陥原因

0.1

欠陥原因の予測結果
2023/11/13

機械学習によるレーザ溶接の品質モニタリング @ 情報・生産技術部業務紹介フォーラム

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まとめ
ものづくり熟練技術者にとって価値のある
機械学習を活用したインプロセスモニタリング• 加工中の発光強度に対して、音色を表す特徴量MFCCを用いて高精度な欠陥検出• MFCCを用いて見逃し0件での欠陥検出の可能性がある• 特徴量正常データ群からの離れ具合（マハラノビス距離など）による判定→ 欠陥品のデータは少なくても良い• トラブルシューティングに役立つ欠陥原因の推定が可能

2023/11/13

機械学習によるレーザ溶接の品質モニタリング @ 情報・生産技術部業務紹介フォーラム14この成果の一部は，国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の委託業務（JPNP18002）の結果得られたものです．
深く感謝いたします．

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