Resistance spot welding is economical because it is suitable for mass production, and it is a bonding process used in various industries because it has advantages such as little thermal deformation and residual stress in the welding area. However, due to various welding parameters, uniform welding quality cannot be guaranteed even under the same process conditions. For this reason, non-destructive testing such as radiographic testing, IR-thermography testing, and ultrasonic testing have been developed to detect internal defects. However, conventional non-destructive testing has limitations in that they cannot accurately measure the nugget size, which is the most important criterion for welding quality, or in real-time inspection in the production line. In this paper, I dealt with a study on the quality diagnosis of resistance spot welding using laser ultrasound. A laser ultrasonic inspection was used in which ultrasonic waves generated by a pulsed laser were received by a laser Doppler vibrometer. Experiments were conducted on specimens welded with several steel plates of different materials and thicknesses. By using a laser mirror scanner to significantly shorten the inspection time, the validity of the online inspection application of this inspection system was verified. In addition, I conducted a study on the size evaluation algorithm for nugget and corona bond using machine learning.
저항 점용접은 대량 생산에 적합하여 경제적이며, 용접부의 적은 열변형 및 잔류응력 등의 장점이 있어 다양한 산업에서 쓰이는 접합 공정이다. 그러나 용접 변수가 다양하여 동일한 공정 조건하에서도 균일한 용접 품질을 보장하지 못한다. 이러한 이유로 내부 결함을 검출하기 위해 방사선 검사, 적외선 검사, 초음파 탐상 검사 등의 비파괴 검사법들이 개발되어 왔다. 그러나 기존 비파괴 검사법들은 용접 품질의 가장 주요한 판단 기준이 되는 너깃 사이즈를 정밀하게 측정할 수 없거나, 생산 라인에서 실시간 검사하기 어려운 한계를 가졌다. 본 논문에서는 레이저 초음파를 이용한 저항 점용접 품질 진단에 관한 연구를 다루었다. 펄스 레이저로 발생시킨 초음파를 레이저 도플러 진동계로 수신하는 레이저 초음파 검사법을 사용했다. 재질과 두께가 다른 여러 장의 강판을 용접한 시편에 대한 실험을 수행하였다. 레이저 거울 스캐너를 사용하여 검사 시간을 대폭 단축시킴으로써, 본 검사 시스템의 온라인 검사 적용의 타당성을 검증하였다. 또한, 기계 학습을 이용하여 너깃과 코로나본드의 사이즈 평가 알고리듬 연구를 수행하였다.
