"溶接の品質の評価を判定するために、確率統計モデルを実施することを特徴とする前記溶接の品質を監視する方法。前記統計モデルが、ロジスティック回帰式のモデルであることを特徴とする、請求項1に記載の監視方法。前記モデルの実施により、前記溶接の品質を適合、不適合または不明確と評価できることを特徴とする、請求項1または2に記載の監視方法。前記モデルが、前記溶接の品質を不適合またはおそらく適合と評価するために実装された第1のモジュールと、前記溶接の品質を適合または不明確と評価するために実装された第2のモジュールとを含むことを特徴とする、請求項1乃至3のいずれか1項に記載の監視方法。前記方法が、前記溶接の品質を評価するためのモデルを定義する第1の段階と、前記評価モデルを使用して前記溶接の品質を評価する第2の段階とを含むことを特徴とする、請求項1乃至4のいずれか1項に記載の監視方法。前記第1の段階では、前記溶接の形状測定データおよび/または前記溶接の温度データを使用し、かつ前記第2の段階では、前記溶接の形状測定データおよび/または前記溶接の温度データを使用することを特徴とする、請求項5に記載の監視方法。前記第1の段階が、以下のステップ-溶接試験を実行するステップと、-これらの溶接に関するデータを取得するステップと、-前記溶接試験の品質評価を行うステップと、-これらのデータを平滑化するステップであって、前記平滑化が、例えば、平均値の変化点により実行されるステップと、-前記平滑化データを圧縮し、説明変数を抽出するステップであって、前記変数が、例えば、前記平滑化データの経験的分布関数の特性を示す変位値に対応するステップと、-前記説明変数を使用して前記モデルのパラメータを定義するステップとのうちの少なくとも1つを含むことを特徴とする、請求項5または6に記載の監視方法。前記第2の段階が、以下のステップ、-溶接を生成するステップと、-前記溶接に関するデータを取得するステップと、-これらのデータを平滑化するステップであって、前記平滑化が、例えば、平均値の変化点により実行されるステップと、-前記平滑化データを圧縮し、説明変数を抽出するステップであって、前記変数が、例えば、前記平滑化データの経験的分布関数の特性を示す変位値に対応するステップと、-前記モデルを使用するステップと-前記溶接の品質を評価するステップとのうちの少なくとも1つを含むことを特徴とする、請求項5乃至7のいずれか1項に記載の監視方法。請求項1乃至8のいずれか1項に記載の方法のステップを実施するコンピュータプログラムコード手段を含むコンピュータプログラムが記録された、計算機により読み取り可能なデータ記録媒体。請求項1乃至8のいずれか1項に記載の方法を実施するハードウェア手段および/またはソフトウェア手段を含むことを特徴とする前記溶接の品質を監視する装置1。請求項1乃至10のいずれか1項に記載の監視装置と、溶接装置12とを含むことを特徴とする溶接設備11。コンピュータ上でプログラムが起動するとき、請求項1乃至8のいずれか1項に記載の方法のステップを実行するように適合されたコンピュータプログラムコード手段を含むコンピュータプログラム。本発明の目的は、上記問題の改善を可能にし、かつ従来技術から知られる溶接の品質を監視する方法を改良した溶接の品質を監視する方法を提供することである。特に、本発明は、溶接の品質評価のロバスト性の向上を可能にし、かつ金属材料に限らず種々の材料で実施できる品質監視方法を提案することである。本発明はさらに、このような方法を実施できる品質監視装置に関する。より具体的には、本発明は、溶接部内側の品質を評価できる、リアルタイムで監視するための手段に関する。本発明はさらに、この方法の実施を可能にするコンピュータプログラムに関する。本発明によれば、溶接の品質を監視する方法は、溶接の品質の評価を判定するために、確率統計モデルを実施することを特徴とする。この統計モデルは、ロジスティック回帰式のモデルであってもよい。モデルの実施により、溶接の品質を適合、不適合または場合により不明確と評価することができる。このモデルは、溶接の品質を不適合またはおそらく適合と評価するために実装された第1のモジュールと、溶接の品質を適合または不明確と評価するために実装された第2のモジュールとを含むことができる。この方法は、溶接の品質を評価するためのモデルを定義する第1の段階と、評価モデルを使用して溶接の品質を評価する第2の段階とを含むことができる。第1の段階では、溶接の形状測定データおよび/または溶接の温度データを使用可能であり、かつ第2の段階では溶接の形状測定データおよび/または溶接の温度データを使用可能である。第1の段階は、以下のステップ-溶接試験を実行するステップと、-これらの溶接に関するデータを取得するステップと、-溶接試験の品質評価を行うステップと、-これらのデータを平滑化するステップであって、この平滑化が、例えば、平均値の変化点により実行されるステップと、-平滑化データを圧縮して、説明変数を抽出するステップであって、これらの変数が、例えば、平滑化データの経験的分布関数の特性を示す変位値に対応するステップと、-説明変数を使用してデルのパラメータを定義するステップとのうちの少なくとも1つを含むことができる。第2の段階は、以下のステップ、-溶接を生成するステップと、-溶接に関するデータを取得するステップと、-これらのデータを平滑化するステップであって、この平滑化が、例えば、平均値の変化点により実行されるステップと、-平滑化データを圧縮して、説明変数を抽出するステップであって、これらの変数が、例えば、平滑化データの経験的分布関数の特性を示す変位値に対応するステップと、-モデルを使用するステップと、-溶接の品質を評価するステップとのうちの少なくとも1つを含むことができる。本発明はまた、上記で定義された方法のステップを実施するコンピュータプログラムコード手段を含むコンピュータプログラムが記録された、計算機により読み取り可能なデータ記録媒体に関する。本発明によれば、溶接の品質を監視する装置が、上記で定義された方法を実施するハードウェアおよび/またはソフトウェア手段を含む。本発明によれば、溶接設備が、上記で定義された監視装置と溶接装置とを含む。本発明はまた、コンピュータ上でプログラムが起動したとき、上記で定義された方法のステップを実行するように適合されたコンピュータプログラムコード手段を含むコンピュータプログラムに関する。添付図面では、例示により、本発明による品質を監視する方法の実行モードおよび本発明による品質を監視する装置の実施形態を示している。本発明によれば、溶接の品質を監視する方法が、2つの段階:-溶接の品質を評価するための論理またはモデルを定義する第1の段階と-評価論理または評価モデルを使用して溶接の品質を評価する第2の段階とを含む。本発明による溶接の品質を監視する方法の実施形態を以下に詳細に説明する。かかる溶接の品質を監視する方法を工業化するには、その方式を実施する手段が以下の2種類の利用者に利用可能である必要がある:上記第1の段階を担う、つまり、溶接を評価するために評価論理を定義する、換言すれば、溶接を判別するためのモデルを定義するエンジニア/技術者。上記第2の段階を実施する、つまり、評価論理または判別モデルを使用するこの方法の利用者。通常、利用者は工場のような生産現場に居る。第1の段階の第1のステップでは、溶接試験を実行した後、これらの溶接試験は、引張強度の測定値などの機械的強度の測定値Ti,jおよび仕様書によって示された機械的強度の基準CdC基づいて以下の3つのカテゴリ:適合、不明確および不適合のうちの1つに分類される。溶接試験を3つに分類する可能性、例えば1試験i適合ビードj:2試験i不明確なビードが上限値にあり、かつ推定された不適合率TNC>10ビードj:3試験i不適合ビードj:がある。これらの3つのカテゴリは、図1に示されている。各試験に対するn=5の測定値好ましくは、それ以上のサンプルに基づき:-以下の場合、試験iは適合していると宣言される:=10>のn-1の自由度でのスチューデントの法則Student’slawの変位値-推定された不適合率TNCが10より大きい場合つまり、次式の場合、試験iは不明確であると宣言される:-次式の場合、試験iは不適合であると宣言される:第2のステップでは、方式、例えば、ヒンクリーの検定Hinkley’stestが、平均値の変化点による平滑化を行うために実行される。変化点による平滑化の目的は、溶接中にリアルタイムで測定された、高温測定および形状測定特性の信号における異常例えば、孔を検出することである。例えば、測定はレーザカメラによって行われる。溶接ビードに関して、変化点による解析図2を参照は、1形状測定では、ビードの特性を示す測定信号、例えば溶融プールの深さまたは幅、2高温測定では、温度i°Cの測定値Xiに関する。レーザカメラにより測定された形状測定および高温測定信号の平均値の変化点を検出することによる平滑化は、生産現場内の品質管理モニターにより目視で見つけることができる孔などの起こり得る異常を診断すること、そのほかに、信号のスプリアス自然変動をフィルタリングすることを目的としている。信号の測定回数は、ビードの長さおよびサンプリング周波数により決定する。ヒンクリーの方式は、ガウス分布と仮定されるassumedGaussiann個の観測値のウィンドウの範囲で、平均値の変化点を検出するための最大尤度に基づいている。平均値μoおよび分散σ2を有するガウス分布と仮定されるn個の観測値{X1,....,Xn}のウィンドウを検討する。ヒンクリーの検定では、分散が観測値Xrで一定であると仮定して平均値の変化点の出現appearanceを検定する。標準偏差σは、例えば2つの独立した推定量1低中心のreducedcenteredガウス法則ロバスト推定量から生じる2つの観測値の平均幅1.128に対して取られる、2つの連続する測定値の幅の平均値、22つの連続する測定値の分散の平均の平方根の平均として、n個の測定値{X1,....,Xn}に基づいて予め推定される。次に、最も可能性の高い潜在的な折れ点potentialbreakpointrが求められる。尤度比RVは、ウィンドウ{X1,....,Xn}内に記述されてもよい:n個の測定値のウィンドウの端の変化点に罰則を付与penalizeするために、この尤度比は次式により重み付けされる:これによりむしろウィンドウの中心の長いプラトーでの変化点を求め、対象としないサイズ1のプラトーを生じさせる、測定誤差による異常な変化点または特定範囲外のデータを排除することができる。量LogRVPを最大化する潜在的な折れ点2≦r≦nが保持される。必ず1つ存在する;問題は関連性の有無を把握することである。次に、折れ点を検証するステップが実施される。平均値μ1=μ2の同等性の検定では、潜在的な折れ点rでの平均値が等しいという仮説Hoを採択または棄却することができる。Hoの下、である場合→Hoを棄却する変化点があるHoを採択する場合、変化点がないつまり、である場合U=低中心の正規則。その後、検出は、k個の測定値例えばk=5を付け加えることにより継続される。変化点が有効である場合Hoが棄却される、プラトーは数列{1,...,r-1}で終了し、検出手順は、新しい数列k=5の測定値{Xn1,...Xnk}を付け加えることにより繰り返される、換言すれば、新しい変化点が一連の{Xr,...Xn,Xn1,...Xnk}で求められるつまり、それがデータの終了まで行われる。変化点が無効である場合Hoが採択される、検出手順は、新しい数列k=5の測定値{Xn1,...Xnk}を付け加えることにより繰り返される、換言すれば、新しい変化点が一連の{X1,...Xn,Xn1,...Xnk}で求められるつまり、それがデータの終了まで行われる。上記ステップの例示的な実施形態を以下に説明する。ガウス分布と仮定される一連のn=11の観測値{X1,....,Xn}を検討するが、これらの観測値については以下の表にまとめる。標準偏差の2つの独立した推定の平均推定量として、σ=0.531を採用する:低中心のガウス法則から生じる2つの観測値の平均幅1.128に対して取られる、2つの連続する測定値{X2i,X2i-1}の幅Wiの平均値0.515、2つの連続する測定値{X2i,X2i-1}の分散S2iの平均の平方根0.548。k個の測定値k=5の第1のウィンドウが解析される。すなわち、n=5の観測値{X1,....,Xn}の第1のウィンドウ:重み付き尤度比の最大値はLPRV=0.6347であり、潜在的な折れ点rはr=5に決まる。したがって、検定値は2.8167であり、平均値が等しい変化点なしという仮説Hoが採択されるT<U-11-α/2=3。その後、k個の測定値k=5の第2のウィンドウが解析される。第2のウィンドウは、n=10の観測値{X1,....,Xn}を含む:重み付き尤度比の最大値はLPRV=4.9243であり、潜在的な折れ点rはr=5に決まる。したがって、検定値は6.405であり、平均値が等しい変化点なしという仮説Hoが棄却されるT>>U-11-α/2=3。プラトーは数列{1,...,r-1}で終了し、その平均値はμ1=-1.26と推定された。その後、k個の測定値k=1を付け加えた後、点r=5に基づき、第3のウィンドウが解析される。検出手順は、新しい数列k=1の測定値最後の{Xn1}を付け加えることにより繰り返される、換言すれば、新しい変化点が一連の{Xr,...Xn,Xn1}の7個の測定値で求められる。重み付き尤度比の最大値はLPRV=0.0675であり、潜在的な折れ点rはr=6に決まる。したがって、検定値は1.0504であり、平均値が等しい変化点なしという仮説Hunが採択されるT<U-11-α/2=3。そのとき、プラトーの平均値はHo=0.932であり、平滑化が終了する。観測値Xiおよび得られたプラトーは、図3のグラフで表されている。図4のグラフは、変化点による平滑化がビードの形状測定の一連の123個の測定値Xiで行われた、溶接ビードの特性の別の例を示している。特性の測定値およびプラトーによる平滑化が表されている。図5のグラフは、プラトーの真の平均値が必然的に分かる、実際の標準偏差σ=0.5を有する85個のガウス分布測定値のシミュレーションにおいて、変化点を検出する計算のさらに別の例を示している。推定プラトーと真のプラトーとが類似していることが分かる。上述のように、変化点の検出は、溶接ビードに対応する高温測定および形状測定信号に対して実行される。より具体的には、ビードを表さないデータすべて、すなわち、ビードを溶接する前または後に考慮されるデータのすべてを排除することが好ましい。実践および連続使用では、この排除段階は不要である。実際に、高温測定および形状測定信号は、溶接段階中にのみ記録される。変化点による平滑化に続いて、ロジスティック判別モデルの説明変数{X1,X5,....,X95,X99}を抽出するために、高温測定または形状測定信号が圧縮される。図4のプラトーの曲線により示す通り、測定値{X1,....,Xn}の変化点を検出することで、先に平滑化された高温測定または形状測定信号のプラトーの平均値に対応するガウス分布と仮定される、n個の観測値{_X1,....,_Xn}のウィンドウを検討する。変化点{_X1,....,_Xn}によって平滑化された信号を圧縮するために、1.変化点{_X1,....,_Xn}によって平滑化されたデータの経験的分布関数CdFEを構成する:1.1.n個の観測値{_X1,....,_Xn}を昇順に並べ替える。1.2.を計算する。ここでiが並べ替え後の観測値_Xiのランクである。2.pレベルでの経験的分布関数の確率p-およびpの変位値[Xp-,Xp]間の線形補間により、確率p=1,5,....,99の変位値{X1,X5,X10,X15,....,X95,X99}を抽出する。例:閾値p=70に関しては、図6に示す通り、線形補間により変位値X70=-0.1204が推定される縦座標[p-,p]=[69.45,70.26]において横座標点[Xp-,Xp]=[X69.45,X70.26]=[-0.19075,-0.10694]が選択される。それゆえ、CdFEに基づく変位値{X1,X5,X10,X15,....,X95,X99}の抽出は、前述通りにかつ図7に示す通りに実行される。換言すれば、経験的分布関数CdFEの圧縮が実行される。以下のステップでは、溶接を判別するためのロジスティックモデルが定義される。したがって、ロジスティックモデルは、ロジスティック回帰式である。ロジスティック回帰は統計的技術であり、その目的は、n個の観測値のファイルを基にして、一連の連続する説明変数{X1,X2,...,Xp}に基づき、通常2値のカテゴリ変数Yが取る値を予測できるモデルを生成することである。ロジスティック回帰は、本発明の技術分野とは大きく離れた分野において、金融部門では、クレジットを割り当てる際にリスクのある群を検出するために、計量経済学では、選挙での投票行動を説明するために、医学分野では、医療分析により健常者に対する患者の識別が可能となる場合に、医療分析で得られた基準に基づく診断を確立するために使用されている。回帰、特に線形回帰で知られる技術に対して、ロジスティック回帰は、被説明変数Yがカテゴリ的であることにより原則的に区別される。予測方式としては、ロジスティック回帰は判別分析に相当する。その目的は、ビードの高温測定および形状測定信号の圧縮により生じる21個の定量的変数{X1,X5,X10,X15,....,X95,X99}を活用して、a引張機械強度に関連する応答YNC/Cに対してのYes1:ビードが不適合であるまたはNo0:ビードがおそらく適合しているの確率、およびb引張機械強度に関連する応答YI/Cに対してのYes1:ビードが不明確であるまたはNo0:ビードが適合しているの確率を予測することである。これは、21個の変数{X1,X5,X10,X15,....,X95,X99}および定数項すなわち、p1=22のパラメータβiを有するモデルの関数として、2値の応答変数Y1ビードが不適合である/0ビードが適合しているをモデル化することに相当する:Yi=βoβ1.X1β2.X5...β21.X99εiYi=0または1i=1,...,nかつεi=N0,σ2の場合。ロジスティックモデリングよって良好な結果が得られる。ここでは、説明変数{X1,X5,X10,X15,...,X95,X99}をビードの長さの5程度を表す値に例える。ロジスティックモデルは、例えば、2つのロジスティックサブモデル{YNC/C,YI/C}を含む。ロジスティックモデルはまた、2つ未満のロジスティックサブモデルまたは2つより多くのロジスティックサブモデルを含むことができる。ロジスティックモデルは、上述で定義した先の方式により圧縮された、ビードの特性を示す信号高温測定信号または測定形状信号に適用される。ビードの適合または不適合に関する決定規則は上述で説明済みであり、また、これを図8の流れ図により図示する。ロジスティック回帰は、従来の線形回帰とは根本的に異なる。従来の線形回帰モデルでは:Yi=Xi.BεiYi=0または1i=1,...,nεi=N0,σ2の場合Eεi=0なので、EYi=Xi.β、ここでEは数学的期待値である。また、反応Yiが2値であり、ベルヌーイの法則Bpに従うとき、次式を有する:PYi=1=piかつPYi=0=1-pi、ここでpi∈[0,1]それゆえ、EYi=1xpi0x1-pi=piしたがって、EYi=Xi.β=pi。Yes/No応答の線形モデルリングについては、piが間隔[0,1]内の値を取らなければならない確率を表す一方で、EYi=Xi.βが0と1の間の値を取るように制約されないという問題に直面する。2値の応答変数Yがモデル化された場合、関係式は大抵非線形になることが分かり、良好な結果が得られかつ数値的に操作し易い理由から、ロジスティック式の非線形関数を推奨する。実際に、線形回帰の場合と同様に、ロジスティック回帰モデルは、次式により定義される:PYi=1|Xi=PYi>0=PXi.β>-εi=FXiβ、上式でFは-εiのロジスティック分布関数である。が準ゼロである、つまり、Xβが強い正の値>10である場合、Y=1であり、が準ゼロである、つまり、Xβが強い負の値<-10である場合、Y=0であることが分かる。関係を説明するまたは予測測定値Xに基づく新たなビードの評価Yの目的でモデルを使用するには、モデルのパラメータβを推定する必要がある。そのために、以下に詳述するように、ベクトルβを推定する目的で最尤方式すなわち、最大確率方式を使用することができる。線形回帰については、並行して、一般的には最小二乗方式が用いられる。Vβ=Πi=1,nPYi=yi|Xi=xi=ΠPYi=1|Xi=xi.ΠPYi=0|Xi=xiここで対数尤度は次式のように記述することができる:最大値は、偏導関数をゼロに設定することにより取得する:dlnVβ/dβ=0解析式がないので、推定量βは、数値的手法勾配に基づく最適化により取得する。テイラー展開に基づく勾配法の場合、解が最大値H:ヘッセ行列Hp,pベクトルが次式と推定されるp個のパラメータを有する場合G:勾配ベクトル以下の各反復でのp個のパラメータβiを必要とするので、これは複雑度complexityp2の方式である:関数の計算導関数を推定するための関数のpの計算二次導関数を推定するための関数のpp1/2の計算。k=2の連続する説明変数X1,X2およびp=k1のパラメータを有する型の例示的なロジスティックサブモデルの場合以下の表および図9に示す通り、2つの連続する説明変数X1,X2および2値の応答YNC/Cが利用可能であるn=10の観測値、ならびに応答YNC/Cを予測する対象の2つの補足的観測値を検討する。ロジスティック回帰モデルを構築するために、以下のステップが行われる:第1のステップでは、説明変数X=[1,X1,X2]の行列がフルランクであるかどうかを確認する。このためには、多重線形回帰Y=βoβ1.X1β2.X2εが行われる。p=3のパラメータβのベクトルは、解析公式:β=X’X-1.X’Yにより与えられる。次元n=10,p=3の行列Xは:解は:行列X’Xが可逆でない場合、それは1つまたは複数の変数X1,X2が他の変数の線形結合だからである。次いで、新しい測定値[X1,X2,YNC/C]が、線形回帰によりパラメータの推定が可能になるまで収集される。第2のステップでは、ロジスティックモデルの第1の反復を行う。訓練サンプルのn=10の測定値を検討する、対数尤度を最大化する処理は、解で初期化される。関数であり、それはいずれの観測値でもだからである。収束および尤度関数の最適条件。パラメータの初期ベクトルは:ロジスティックモデルY=1/1exp-βoβ1.X1β2.X2:初期化解fβ=ln尤度=lnVβ=-n.Ln2=-10.ln2=-6.93147。勾配一次導関数のパラメータのp=3のベクトルは、hi=0.001で推定される。ヘッセ行列二次導関数のパラメータのpp1/2=6のベクトルは、hi=hj=0.001で推定される。関数fβ=ΣilnPY=Yi、勾配GβとヘッセHβの成分は、応答YNC/Cの値1/0に従う説明変数X1,X2に基づき、先の係数ベクトルに対して推定される。勾配ベクトルGβの成分は、次式により3つのパラメータに対して計算される:;ベクトルGβのノルムがゼロまたは10-6未満である場合、またはヘッセ行列の行列式が準ゼロ|D|<10-180である場合、収束ひいては尤度の最大化が達成される。第1の反復で、勾配Gβはノルム1.6562を有する。ヘッセ行列Hβを有する次元p,pの対称正方行列は、次式により計算される:それが可逆であり|DetH|<10-180、そのため、パラメータβ=β-H-1.Gの新しいベクトルを計算する項H-1.Gを推定する。最終的なパラメータβ第3のステップでは、ロジスティックモデルの第2の反復を行う。関数fβ=ln尤度=lnVβ=-1.5288と推定する先の解上記の表から開始する。ロジスティックモデルY=1/1exp-βoβ1.X1β2.X2:反復2尤度fβは、先の推定lnVβ=-n.ln2=-6.93147よりも大きい。前述のように、勾配一次導関数のパラメータのp=3のベクトルが、hi=0.001で推定され、ヘッセ行列二次導関数のパラメータのpp1/2=6のベクトルが、hi=hj=0.001で推定される。関数fβ=ΣilnPY=Yi、勾配Gβとヘッセ行列Hβの成分は、先の係数ベクトルの関数として、応答YNC/Cの値1/0に従うデータに基づき推定される。勾配ベクトルGβの成分は、次式により3つのパラメータに対して計算される:ベクトルGβのノルムがゼロまたは10-5未満である場合、収束ひいては尤度の最大化が達成される。ロジスティックモデルY=1/1exp-βoβ1.X1β2.X2:反復2第2の反復では、勾配はノルム0.44452を有する。ヘッセ行列Hβを有する次元p,pの対称正方行列は、次式により計算される:それが可逆である|DetH|<10-180場合、パラメータβ=β-H-1.Gの新しいベクトルを計算する項H-1.Gを推定する。本例では、反復17での収束まで、ロジスティックモデルの新たな反復が行われる。そのとき、得られたモデルは:、したがって、観測値対X1,X2を予測することができる:の場合、応答YNC/C=1であり、の場合、応答0である。したがって、以下に示すように、最後の2つの観測値に関する応答YNC/Cを予測することができる。先に明らかにしたように、第1の段階の冒頭において、溶接試験が実行される。これらの溶接試験により、モデルを訓練することができる。これらの試験を構造化された方法で実行しなければならず、それにより、訓練モデルは一連の段階を通じて遭遇するパラメータを表す。例えば、実験計画法L9=33を利用することができる。この種の実験計画法は、3または4つの因子部品間の遊び、出力、速度などが変化するときに、適用可能である。この例では、溶接作業を微調整するため、ならびに、試験、特に引張検査で実行される機械的検査を含めることにより溶接ビードの訓練データサンプル形状測定データおよび高温測定データを構築して、溶接試験の品質を適合、不適合もしくは不明確と分類または評価するために、9つの試験が必要である。実験計画法の各試験では、分類関数が作成されるデータベースを構築するために、最小k=5の訓練標本を生成することができ、それに検証標本が事後モデルを検査するために追加される。形状測定および高温測定データ分布関数から構築された圧縮プロファイル{X1,X5,X10,X15,....,X95,X99}の共分散行列X’Xは、ロジスティックモデルのパラメータβを推定する前に、実際にフルランクであることが保証されるが、そうでない場合、既に取得済みのデータが、例えば、第2の一連の9つの試験第2の計画L9で補完される。実験計画法が完了次第、ロジスティック回帰によるモデル化が各試験の標本k1に基づき実行および検証され、実際には不適合であるがロジスティック回帰モデルにより適合していると評価または予測された溶接ビードがなければ、モデルは有効である。実験計画法を以下のパラメータ:因子の選択名称、利用者単位-1:最小,0:最小最大/2,1:最大での因子の取り得る値-1,0,1、溶接接合の種類、溶接に関する機械的強度の適合仕様書、各試験で溶接された標本最小でk=5とそれに追加する検証標本の数によりパラメータ化してもよい。機械的強度の仕様書に対する適合性の基準CdCの値の変更は、溶接ビードの品質を評価するための統計的基準の新たな算定を要する。実験計画法の2つの応答:平均引張強度応答、タグチメソッドの信号対雑音比SN比によって推定される引張強度ロバスト性応答SNiを使用できる。2つの応答に対する因子の効果Eのグラフが、因子の3つの取り得る値-1,0,1の関数として表されている。次式の形式での3つの取り得る値-1,0,1に対する各因子1つの因子につき3つの取り得る値の効果Eiの放物線補間を使用することができる。EFi=a.Xb2cここで図10および図11には放物線補間の実施例が示されている。好ましくは、ロバスト性を最大化する解SNが、最適解すなわち、因子の取り得る値の最適な組み合わせとしてデフォルトで採用される。ロバスト性の低下を最小限に抑える一方で、平均応答を最大化する解を選択することもできる。応答SNおよび平均の予測は、以下の方程式に基づき定義される。第2の一連の試験を実行しなければならない場合、最適な設定を見つけるために、実験計画法の第2の一連の試験をまとめて解析する。種々の実験計画法を使用してもよい。この目的のために、AFNOR、JacquesAlexisによる著作PratiqueindustrielledelamethodeTaguchiLesplansd’experiencesタグチメソッドでの工業的実践-実験計画法を参考にすることができる。訓練ベースが構築され、21個の説明変数が圧縮されたプロファイル{X1,X5,X10,X15,....,X95,X99}に対応し、かつ品質評価適合/不適合/不明確が各試験iの各標本kに対して使用可能である;4つのロジスティックサブモデルを形状測定および/または高温測定データに基づき構築してもよい。モデルの検証が各試験の標本k1に基づき行われ、実際には不適合であるがモデルにより適合していると予測された溶接ビードがなければ、監視装置は有効と宣言される。逆の場合には、第2の一連の試験で処理を繰り返し、最適な設定を見つけるために、実験計画法の2x9の試験をまとめて解析する。上述の第2の段階では、先に定義した評価モデルを、特に、溶接作業中にリアルタイムで、例えば、量産設備で使用する。したがって、溶接中または溶接後に、高圧測定および形状測定データの圧縮されたプロファイル{X1,X5,X10,X15,....,X95,X99}に基づき、図8の流れ図に従って、溶接の品質:ビードの適合性ビードの不適合性、またはビードの不明確な適合性を予測する。好ましくは、ビードが3つ連続して不明確な適合と予測された場合、これらの3つのビードは不適合であると見なされる。好ましくは、最後の50のビードの圧縮されたプロファイル分布関数に基づいて構成された変位値{X1,X5,X10,X15,....,X95,X99}の他に、変化点により平滑化された高温測定および形状測定プロファイルを検討することができる。圧縮された、タイムスタンプ付きのプロファイルおよび適合性の予測をデータベースに保存することも可能である。図12を参照しながら、本発明による溶接の品質を監視する方法の第1の段階の実施形態を以下に説明する。第1のステップ10では、試験溶接中に試験サンプルを生成する。第2のステップ20では、これらの試験溶接に関するデータを取得する。第3のステップ30では、先に取得したデータの平滑化を実行する。例えば、この平滑化を平均値の変化点により実行する。第4のステップ40では、先に平滑化したデータに基づき、説明変数を抽出する。ステップ60例えば、ステップ20~40と並行して実行されるでは、溶接試験の品質評価は、標本、すなわち溶接が仕様書に規定された基準に対して適合しているか不適合であるかを検証することによって行われる。基準は機械的強度基準であってもよく、また評価には標本を用いて実行される機械的強度試験、例えば引張試験が伴うこともあり得る。ステップ50では、溶接の品質評価モデルのパラメータを定義するために、ステップ40および60の結果を使用する。パラメータおよびデータを保存する。図13を参照しながら、本発明による溶接の品質を監視する方法の第2の段階の実施形態を以下に説明する。第1のステップ110では、溶接を生成する。第2のステップ120では、この溶接に関するデータを取得する。第3のステップ130では、先に取得したデータの平滑化を実行する。例えば、この平滑化を平均値の変化点により実行する。第4のステップ140では、先に平滑化したデータに基づき、説明変数を抽出する。ステップ150では、ステップ140の結果およびステップ50で定義したモデルを使用する。このようにして、ステップ160では、溶接の品質評価を得る。図14を参照しながら、本発明による溶接の品質を監視する装置の実施形態を以下に説明する。監視装置1は、主として、センサ7と論理処理ユニット8とを含む。センサは、いかなる性質のものであってもよい。好ましくは、センサは、形状測定データおよび/または熱データを測定することができる。センサは、特にレーザカメラなどのカメラを含む。センサは高温計であることが好ましい。センサにより収集されたデータは、論理処理ユニット8に転送される。このユニットは、有利には、マイクロコントローラと記憶装置とを含む。論理処理ユニットは、前述の監視方法の第1の段階のステップ50の完了時に、定義されたモデルを統合する。好ましくは、処理ユニットは、本発明による方法特に、本発明による方法の第2の段階に従って、品質を監視する装置の動作を制御することができるハードウェアおよび/またはソフトウェア手段を含む。ソフトウェア手段は、特にコンピュータプログラムを含むことができる。さらに、監視装置1は、溶接設備11の一部を形成し得る。この設備はまた、レーザ溶接手段などの溶接手段5含む溶接装置12と、制御ユニット6とを含む。この制御ユニットは、前進advance、出力、レーザビーム4の集光などの溶接パラメータを定義することができる。溶接装置は、プレートなどの2つの要素2および3を一体に溶接することができる。本発明により、レーザまたは、別の技術、例えばアーク溶接を用いて溶接されたビードを、オンラインまたはリアルタイムで監視することができる。本発明は、プラスチックまたは熱可塑性プラスチックに対する金属の溶接にも等しく良好に適用される。その上、本発明による品質を監視する方法はまた、溶接ビードのその他のサイズに加えて、溶接品質の特性解析に関する他の種類および複数のカテゴリを用いて実行可能である。その上、本発明による方法により、-金属およびプラスチック溶接への適用のために有効に処理を行うこと、-必要なすべての情報を保持する一方で、大きなばらつきのみを詳しく調査すること平滑化、-極めて重要な品質評価のロバスト性を有すること21個の説明変数の使用、-インテリジェントシステムを有すること作業員が閾値を決定または修正する必要がない、-時間と共に改善される手段を有することデータベースの強化、-保存スペースを制限すること必要とされるストレージ:前述の21個の説明変数のみ、-センサを較正するための適切な手順を踏むことで同じデータベースを利用した、様々な生産現場での使用を可能にすることが可能になる。"