インプロセスモニタリングデータを用いた機械学習によるオンライン非破壊検査法の開発

利用过程监控数据利用机器学习开发在线无损检测方法

• 批准号: 21K04728
• 负责人: 山田 耕太郎
• 金额: $ 1.5万
• 依托单位: Anan National College of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K04728/
• 关键词: レーザ; 溶接; モニタリング; 機械学習; 機械学習・深層学習; レーザ加工; インプロセスモニタリング

レーザ加工は，自動車をはじめとして様々な産業分野における，ものづくりの基盤技術として利用されている。いずれの加工においても，生産工程での品質管理は重要であり，リアルタイムに加工の状態をモニタリングし，加工された製品の良否判定や内部欠陥をその場で検出できる技術が求められている。そこで本研究では，レーザ溶接中に発生する熱放射光および反射光のインプロセスモニタリングを行い，モニタリングデータと各種レーザ照射条件および加工点の状態との関係を明らかにするとともに，レーザ溶接条件と溶接結果およびインプロセスモニタリングデータを基に，機械学習および深層学習のモデル構築を行い，オンライン検査可能な非破壊検査法の開発を目的とする。本年度は，各種実験条件においてレーザ溶接を実施し，各種モニタリングデータの収集と溶接ビード外観の観察を行い，モニタリングデータと溶接ビード幅との関連性について検討した。供試材料として，冷間圧延鋼板を用いた．レーザには，最大出力1 kWのシングルモードファイバーレーザを用いた．レーザ溶接中に熱放射光（1300 nm）および反射光（1060 nm）をサンプリングレート50マイクロ秒でモニタリングし，得られた熱放射光の時系列データおよびビード外観写真を取得した．各種レーザ溶接後の熱放射光の時系列データとその時間に対応する溶接ビード幅の関連性について検討した結果，熱放射光強度の上昇に伴い，溶接ビード幅が広くなっていることが確認でき相関があることがわかった。また、溶接ビードの外観写真を0.1 mm毎に分割し、ハンピングの有無に分類するとともに、欠陥の有無と熱放射光および反射光との関係性について検討した結果、欠陥の発生は反射光よりも熱放射光との関係性が強いことがわかった．

激光处理被用作在包括汽车在内的各种工业领域制造的基本技术。在任何加工过程中，生产过程中的质量控制都很重要，并且需要技术来实时监视加工状况，确定处理的产品是好还是坏，并当场检测内部缺陷。因此，这项研究旨在对激光焊接过程中产生的热辐射和反射光进行进程监测，阐明监测数据与各种激光照射条件和处理点之间的关系，并构建基于激光焊接条件的机器学习和深度学习模型，并在线监视数据和进行了不良检查，并进行了不分解的方法进行调查。今年，在各种实验条件下进行了激光焊接，并收集了各种监测数据，并观察到焊珠的出现，并检查了监测数据与焊珠宽度之间的关系。冷钢板被用作测试材料。最大输出为1 kW的单模光纤激光器用作激光。在激光焊接过程中以50微秒的采样速率监测热辐射（1300 nm）和反射光（1060 nm），并获得获得的热辐射和珠子外观照片的时间序列数据。在检查了各种激光焊接后热辐射的时间序列数据与与时间相对应的焊珠宽度之间的关系数据之后，发现随着热辐射强度的增加，焊接珠宽度已变得更宽，并且相关性。此外，我们将焊珠的外观照片分为0.1 mm，将它们分为驼峰的存在或不存在，并检查了缺陷或不存在缺陷与热辐射和反射光之间的关系，并发现缺陷的出现与热辐射相比具有更强的关系。