ディープラーニングで溶接の欠陥を検出する(AI×製造)【論文】

   

レーザ溶接技術の品質管理は重要

電気自動車や電力貯蔵アプリケーションからの強い需要のために、電池産業は急速に成長している。特に、電気自動車の急速な発展に伴い、リチウムイオン電池製造の効率化や品質管理手法の向上が求められている。

リチウムイオン電池パックは多数の電池セルから組み立てられており、レーザー溶接技術による多数の溶接プロセスが欠かせない。レーザー溶接の欠陥は、使用中に経時的に過熱や爆発を引き起こす可能性があるため、電池の寿命を延ばし、電池の安全性を確保するためにも、レーザー溶接の品質管理は非常に重要となってくる。

中国にある深セン大学のY. Yangら研究者は、電池産業における欠陥検出において既存の深層学習モデルでは実行時間がかかりすぎるという課題に着目し、VGG16をベースに転移学習を試みた。

結果、提案モデルは欠陥を精度よく検出できたのだろうか?続きを読んでみよう。

改良したVGG16で溶接の欠陥を検出する

Y. Yangらの研究におけるミッション・手法・結果は以下の通りだ。

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