Pipe welding is used for various ranges such as civil engineering and ship building engineering. Until now, many technicians work for pipe welding manually under harmful, dangerous and difficult conditions. So it is necessary to install automation process. For automation pipe welding, relation between welding parameters & bead shape should be considered. Using this relation, bead shape could be expected from welding parameters.
FCAW was used in this study. Instead of pipe workpiece, fillet joint plate is used, which were inclined 0,45,90,135,180 degree. By analyzing between welding parameters (current, welding speed, voltage) and bead shape parameters with non-linear multiple regression, bead shape parameters could be expected. Piecewise Cubic Hermite Interpolation was used to expect smooth curved bead shape with bead shape parameters.
Vision sensor was used to monitor bead shape and distinguish weld defect. Image acquisition, median filtering, threshold, thinning, Hough transform, 3D calibration, and image rotation algorithms were used to monitor bead shape. To distinguish weld defect, ISO 5817 was used.
파이프 용접은 선박, 토목 분야등 많은 곳에서 쓰이고 있다. 그러나 지금까지 많은 용접 기술자들이 위험하고 까다로운 환경에서 수작업으로 용접을 실행하였다. 따라서 용접 자동화 공정이 반드시 필요하게 된다. 용접 자동화를 위해서는 용접 변수와 비드 형상간의 관계가 고려되어 이 관계를 이용하여 용접 변수로 하여금 용접 비드 형상을 예측할 수 있다.
본 연구에서는 FCAW를 사용하여 Pipe 모재를 사용하는 대신 필릿 평판을 0,45,90,135,180 도로 기울여 용접을 실행하였다. 용접 변수와 비드 형상 변수간의 관계를 비선형 회귀를 통해 분석하였고, Anova 과정을 통하여 수학적 모델의 적합성 여부를 판단하였다. 또한 Piecewise Cubic Hermite Interpolation을 통해 비드 형상 변수로 하여금 비드의 형상을 매끄러운 곡선으로 표현할 수 있도록 하였다. 이렇게 구한 비선형 회귀법과 Piecewise Cubic Hermite Interpolation을 접목시켜 용접 변수로 하여금 비드 형상을 예측할 수 있도록 하였다.
시각센서는 비드 형상을 모니터링하여 용접 결함여부를 판별하는데 쓰였다. 모니터링의 영상처리 과정은 영상획득, 미디언 필터링, 이진화, 세선화, 허프변환, 3차원 좌표 보정, 이미지 회전의 절차를 통해 이루어졌으며 실제 비드 형상과의 비교를 하고, ISO 5817 표준과 비교하여 용접 결함 여부를 판별하였다.
