近年の熟練溶接技術者の不足および高齢化に伴い，ロボットによるアーク溶接の自動化が推進されてきた.自動溶接において溶接現象のセンシングを行うことは重要であるが，溶接品質に関する要求は高度化しており，検出精度の向上および高機能化が望まれている.溶接母材あるいは溶融池とトーチ間の位置変動に依らず常に安定した溶接品質を得るために，アーク長を計測することが重要である.本研究では，シンプルなモデルをニューラルネットワークにより構築することで，定常状態のみならず過渡状態におけるアーク長および電極突出し長のリアルタイムセンシングを可能とし，且つ汎用性の高いシステムを構築することを目的としている.
