DS技術を用いた溶接異常判定機能レベルアップ

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: MZK23011

グループ名: 【D】産業応用部門 ものづくり研究会

発行日: 2023/10/17

タイトル(英語): Improvement of function to judge abnormality of welded part using data science technology

著者名: 北井 賢吾(JFEスチール)

著者名(英語): Kengo Kitai(JFE Steel Corporation)

キーワード: 溶接監視|異常検知|monitoring of welded part|abnormality detection

要約(日本語): 冷延・表面処理の連続ライン入側では、鋼板溶接部の表面温度を放射温度計で測定し、溶接判定を行っている。主要な溶接判定ロジックでは、温度測定値しきい値外れにて不良と判定する。従来方法で捕捉不可の溶接破断が福山３CALで発生したことを受け、異常な温度変化を捉える手法として主成分分析を採用し、溶接温度分布の典型パターンの抽出と各溶接における逸脱度を算出した。結果、破断時溶接温度分布を異常として検出できた。

要約(英語): In response to the occurrence of weld fracture in Fukuyama 3CAL which could not be captured by the conventional method, principal component analysis was adopted as a technique to capture the abnormal temperature change, and the typical pattern of the weld temperature distribution was extracted and the degree of deviation in each weld was calculated. As a result, the welding temperature distribution at weld fracture was detected as abnormal.

本誌: 2023年10月20日ものづくり研究会

本誌掲載ページ: 11-16 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,870 Kバイト