加速度信号を用いた溶接ロボットの異常検知モデルの開発

抄録

自動車工場の車体組立用溶接ロボットに取り付けられた加速度センサの信号のみで、溶接状態の良否を推定する機械学習モデルを開発した。約１年間のロボットの加速度データを用いて、１０００以上の特徴量を生成し、正常、溶接チップ抜け、溶接異常の３状態を分類する混合多分類モデルを提案する。