Noise rejection for joint configuration detection of arc welding by using neural network

Abstract

On using the signal processing ability of Backpropagation Model of Neural Network, the noise rejection is performed on the image of a joint part of arc welding. The object image, which is obtained by the slit light slice method, is often used for the detection of joint configuration on the purpose of welding automation. The noise caused by the welding arc is superimposed on the image and disturbs the detection. Such noise is rejected through the learning process of Neural Network which is carried out for the noise imposed input images and the noiseless teacher images. The structure of the network, the image input method, the selection of the teacher image and the method to recover the resolution of the processed result are investigated experimentally. It is shown that the noise rejection is successfully done as the results.

神経回路網の逆伝搬モデルの信号処理機能を用いて、アーク溶接の継手部の画像からノイズを排除することができた。スリット移動法で得た対象物画像は、溶接自動化ようの継手構造検出に、しばしば用いられる。溶接アークから発生するノイズは、画像に重畳され、検出を妨害する。このようなノイズは、神経回路網の学習プロセスによって排除される。学習は、ノイズを重畳させた画像と、ノイズのない教師画像とで行う。回路網の構造、画像インプット法、教師画像の選択、および処理後の解像の回復法について、実験的に検討した。その結果、ノイズ排除は十分行えることが分かった。