A Study on Mag Welding Skill Support System Using Deep Learning and Augmented Reality

利用深度学习和增强现实的磁力焊接技能支持系统研究

基本信息

  • 批准号:
    22K04709
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.66万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2022-04-01 至 2025-03-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

溶接技術者による溶接品質の確保方法を調べるために、基礎実験を行った。具体的には、自動溶接装置を組み立て、その溶接トーチに近赤外線領域まで撮影可能なCMOSカメラを固定した。これを用いて、パルスMAG溶接の溶融池を安定に撮影するため、プログラムロジックコントローラ(PLC)と安価な電流センサを組み合わせて、溶融池撮影装置を構築した。この装置は自動溶接のみならず、手動用トーチを用いた場合の溶融池撮影にも応用できる。従来、溶融池を明瞭に撮影するようにすると、溶接電流の低電流期間に撮影するか、あるいは、減光フィルタを用いてアーク光を減光することであった。これらの方法では、溶融池は撮影できるが、アークがどこまで広がっているかなどのアーク状態を調べることが困難であった。一方、減光フィルタを少なくすると、アークは明瞭に撮影できるが、溶融池を撮影することができない。溶接ビードのアンダーカットなど外観欠陥などを観察するためには、溶融池状態およびアーク状態の同時観察が必要である。そこで、ハイダイナミックレンジ(HDR:High Dynamic Range)を持つCMOSカメラを用いる。これにより、溶接溶融池およびアークを同時に観察することが可能になった。パルス溶接電流の低電流になったタイミングからカメラのシャッタを開いていき、最適な撮影状態を調べた。その結果、低電流になってから、ピーク電流になった時までの撮影が適した状態であった。これにより、溶接状態を調べ、溶接欠陥の生じる条件を求めた。その結果、アーク長が長くなると、溶滴がビード外部でなく、中央部よることが観察され、アンダーカットが生じることが確認された。すなわち、アーク長をCMOSカメラにより測定することにより、アンダーカットが生じる要因を明らかにすることができた。アーク長を適切に管理できれば、良好な結果を得ることができる。
进行了基本实验,以研究焊接技术人员如何确保焊接质量。具体而言,组装了自动焊接设备,并将能够拍摄到近红外区域的CMOS摄像头固定在焊接火炬上。使用此过程,通过组合程序逻辑控制器(PLC)和廉价的电流传感器来构建焊接池成像设备,以稳定地捕获脉冲磁焊的焊接池。该设备不仅可以用于自动焊接,而且可以在使用手动火炬时拍摄焊接池。通常,当拍摄焊接池的清晰照片时,有必要在焊接电流的低电流时期拍摄,或者使用调光滤光片来使弧光变暗。这些方法允许拍摄熔融池的照片,但是很难确定弧状态,例如弧线扩散多远。另一方面,如果减少了调光滤波器,则可以清楚地捕获弧线,但是无法捕获熔融池。为了观察出外观缺陷,例如焊珠的凹痕,有必要同时观察焊接池状态和电弧状态。因此,使用具有高动态范围(HDR)的CMOS摄像头。这使得可以同时观察焊接焊池和弧形。当脉冲焊接电流达到低电流时,摄像机快门打开并检查了最佳的射击状态。结果,从电流到达电流到达峰值电流的时间起,拍照是合适的。这检查了焊接条件,并确定了发生焊接缺陷的条件。结果,观察到,当弧长变长时,液滴不在珠子之外,而是从中心出发,证实发生了凹痕。也就是说,通过用CMOS摄像机测量电弧长度,可以阐明引起降低的因素。如果可以正确管理ARC长度,则可以获得良好的结果。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Application of Deep Learning to Root Gap Identification in GMA Welding
深度学习在 GMA 焊接根部间隙识别中的应用
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    T.Masaki;R.Ito,S.Yamane
  • 通讯作者:
    R.Ito,S.Yamane
Application of Machine Learning to Keyhole Detection in Plasma Welding
机器学习在等离子焊接小孔检测中的应用
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    J.Lu;S.Yamane
  • 通讯作者:
    S.Yamane
Sensing and Control of Melting State at Groove Root in Pulsed MAG Welding Using Deep Learning
使用深度学习对脉冲 MAG 焊接中坡口根部熔化状态进行传感和控制
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    C.Wang;S.Yamane
  • 通讯作者:
    S.Yamane
GMA 溶接におけるギャップ識別への深層学習の適用
深度学习在GMA焊接间隙识别中的应用
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    正木 丈翔;伊藤 廉太郎;山根 敏
  • 通讯作者:
    山根 敏
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パルスMIG溶融池のニューラルネットワークモデルとフィードフォワード制御
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  • DOI:
  • 发表时间:
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  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Satoshi Yamane;山根 敏;Satoshi Yamane;Satoshi Yamane;Satoshi Yamane;Satoshi Yamane;金子 裕良
  • 通讯作者:
    金子 裕良
MIG溶接溶融池のニューラルネットワークモデル
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2003
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Satoshi Yamane;山根 敏;Satoshi Yamane;Satoshi Yamane;Satoshi Yamane;Satoshi Yamane;金子 裕良;山根 敏;Yasuyoshi Kaneko;Satoshi Yamane;Satoshi Yamane;金子 裕良;金子 裕良
  • 通讯作者:
    金子 裕良
ロボット溶接における溶接線の検出と追跡制御
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2004
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Satoshi Yamane;山根 敏;Satoshi Yamane;Satoshi Yamane;Satoshi Yamane;Satoshi Yamane;金子 裕良;山根 敏;Yasuyoshi Kaneko;Satoshi Yamane
  • 通讯作者:
    Satoshi Yamane

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