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公開番号2024147986
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-10-17
出願番号2023060803
出願日2023-04-04
発明の名称溶接波形制御装置及び溶接波形制御方法
出願人株式会社ダイヘン
代理人個人,個人,個人,個人,個人
主分類B23K 9/095 20060101AFI20241009BHJP(工作機械;他に分類されない金属加工)
要約【課題】ユーザの様々な要望に対応する適切な機械学習モデルを用いて、作業者のスキルへの依存を軽減しつつ、短時間で容易に、所望の溶接結果を得るための溶接波形を生成することができる溶接波形制御装置を提供する。
【解決手段】溶接波形制御装置100は、溶接波形に基づく特徴量及び溶接の調整情報を入力データとして、波形制御パラメータを出力データとする機械学習モデルを、溶接の調整情報に含まれる調整項目及び/又は波形制御パラメータの調整項目に対応して記憶する記憶部160と、ユーザによって指示された溶接の調整情報に含まれる調整項目及び/又は波形制御パラメータの調整項目に対応する機械学習モデルを設定する機械学習モデル設定部140と、溶接時の溶接波形に基づく特徴量及びユーザによって指示された溶接の調整情報に基づいて、設定された機械学習モデルを用いて波形制御パラメータを出力するパラメータ出力部150と、を備える。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
溶接波形に基づく特徴量及び溶接の調整情報を入力データとして、溶接波形を生成するための波形制御パラメータを出力データとする機械学習モデルを、前記溶接の調整情報に含まれる調整項目及び／又は前記波形制御パラメータの調整項目に対応して記憶する記憶部と、
ユーザによって指示された前記溶接の調整情報に含まれる調整項目及び／又は前記波形制御パラメータの調整項目に対応する前記機械学習モデルを設定する機械学習モデル設定部と、
溶接時の溶接波形に基づく特徴量及び前記ユーザによって指示された前記溶接の調整情報に基づいて、前記設定された機械学習モデルを用いて前記波形制御パラメータを出力するパラメータ出力部と、を備える、
溶接波形制御装置。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記記憶部に記憶される前記機械学習モデルは、前記溶接の調整情報に含まれる調整項目及び／又は前記波形制御パラメータの調整項目毎に複数記憶されており、
前記機械学習モデル設定部は、前記複数の機械学習モデルのうち、少なくとも１つの機械学習モデルを選択する、
請求項１に記載の溶接波形制御装置。
【請求項３】
溶接時の溶接波形を取得する溶接波形取得部と、
前記取得した溶接波形に基づく特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
所望の溶接の調整情報を取得する調整情報取得部と、をさらに備え、
前記機械学習モデル設定部は、前記調整情報取得部によって取得された所望の溶接の調整情報に基づいて前記機械学習モデルを設定し、
前記パラメータ出力部は、前記特徴量抽出部によって抽出された特徴量及び前記調整情報取得部によって取得された所望の溶接の調整情報に基づいて、前記設定された機械学習モデルを用いて前記波形制御パラメータを出力する、
請求項１に記載の溶接波形制御装置。
【請求項４】
溶接波形及び溶接の調整情報を入力データとして、溶接波形を生成するための波形制御パラメータを出力データとする機械学習モデルを、前記溶接の調整情報に含まれる調整項目及び／又は前記波形制御パラメータの調整項目に対応して記憶する記憶部と、
ユーザによって指示された前記溶接の調整情報に含まれる調整項目及び／又は前記波形制御パラメータの調整項目に対応する前記機械学習モデルを設定する機械学習モデル設定部と、
溶接時の溶接波形及び前記ユーザによって指示された前記溶接の調整情報に基づいて、前記設定された機械学習モデルを用いて前記波形制御パラメータを出力するパラメータ出力部と、を備える、
溶接波形制御装置。
【請求項５】
溶接時の溶接波形を制御する溶接波形制御装置によって実行される溶接波形制御方法であって、
溶接時の溶接波形を取得する溶接波形取得ステップと、
前記取得した溶接波形に基づく特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
所望の溶接の調整情報を取得する調整情報取得ステップと、
前記取得した所望の溶接の調整情報に基づいて、溶接波形に基づく特徴量及び溶接の調整情報を入力データとして、溶接波形を生成するための波形制御パラメータを出力データとする機械学習モデルを設定する機械学習モデル設定ステップと、
前記抽出した特徴量及び前記取得した所望の溶接の調整情報に基づいて、前記設定した機械学習モデルを用いて前記波形制御パラメータを出力するパラメータ出力ステップと、を含む、
溶接波形制御方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、溶接波形制御装置及び溶接波形制御方法に関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、産業界において、多くのロボットが普及している。当該ロボットは、例えば、電子部品及び機械部品の組み立て、溶接及び搬送等に用いられ、工場の生産ラインの効率化及び自動化が図られている。
【０００３】
溶接ロボットでは、生産ラインの効率化のために溶接時間やタクトタイムの短縮化が求められる一方で、アーク溶接におけるビードの仕上がりを考慮した溶接品質を確保しなければならない。
【０００４】
一般的には、溶接速度、溶接時間、溶接電流及び溶接電圧などの溶接条件を調整することによって、所望の溶接結果（ビードの仕上がり等）を得られるようにする。
【０００５】
さらに、所望の溶接結果について、ユーザの詳細な要望を叶えるために、溶接時の溶接電流波形及び／又は溶接電圧波形などの溶接波形を調整する手法も知られている。このような溶接波形の調整は、作業者のスキルへの依存が大きく、たとえ、熟練者であったとしても所望の溶接結果を得るには膨大な時間を費やしてしまう場合があり、容易ではない。
【０００６】
例えば、特許文献１では、パルスアーク溶接とパルス波形の調整を繰り返しながら、スパッタ量が低減されるようなパルス波形の波形情報を表す設計変数を、機械学習による予測モデルを用いて探索している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
特願２０２０－１５７３４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１に開示されている技術では、機械学習による予測モデルを用いて、スパッタ量が低減されるようなパルス波形の波形情報を表す設計変数を探索しているものの、スパッタ量の低減に特化したものとなっている。溶接品質は、スパッタ量以外の項目においても考慮され、ユーザによっては、溶接結果を確認した後、例えば、ビード幅を調整したい等、様々な要望があることも考えられる。
【０００９】
そこで、本発明は、ユーザの様々な要望に対応する適切な機械学習モデルを用いて、作業者のスキルへの依存を軽減しつつ、短時間で容易に、所望の溶接結果を得るための溶接波形を生成することができる溶接波形制御装置及び溶接波形制御方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一態様に係る溶接波形制御装置は、溶接波形に基づく特徴量及び溶接の調整情報を入力データとして、溶接波形を生成するための波形制御パラメータを出力データとする機械学習モデルを、溶接の調整情報に含まれる調整項目及び／又は波形制御パラメータの調整項目に対応して記憶する記憶部と、ユーザによって指示された溶接の調整情報に含まれる調整項目及び／又は波形制御パラメータの調整項目に対応する機械学習モデルを設定する機械学習モデル設定部と、溶接時の溶接波形に基づく特徴量及びユーザによって指示された溶接の調整情報に基づいて、設定された機械学習モデルを用いて波形制御パラメータを出力するパラメータ出力部と、を備える。
（【００１１】以降は省略されています）

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