プラズマ溶接における機械学習を用いたキーホール検出への適用

抄録

プラズマ溶接は，高電流密度により6㎜程度の板厚に適応でき，他の溶接に比べて品質がよい。本研究では，溶融池におけるキーホールの状態識別を行うために教師なし学習の適用を試みた。基礎実験として，異なる溶接条件で実験を行い，収集された溶融地画像に教師なし学習を適用し，画像分類を行った。具体的には，K-meansを用いてキーホールが正常の場合，溶け落ちが生じる場合，およびキーホールが生じない場合の三分類で識別した。