GMA溶接における溶接状態識別へのディープラーニングの適用

抄録

パルスガスメタルアーク溶接は主要な接合技術であり、異なる産業に応用されている。この溶接では、溶融池状態に対して溶接条件を変更し、品質を確保する。本研究では視覚センサーを用いて溶融池を撮影し、深層学習のResnet50を用いて溶融池画像から3つの状態（過剰、正常、不足）に分類し、溶融状態を推定する。また学習されたモデルを用い、リアルタイムで溶接状態を検出し、条件を変更して溶接実験を実現した。