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

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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．