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YAMANE　Satoshi
Mathematics, Electronics and Informatics DivisionProfessor
Department of Electrical Engineering,Electronics, and Applied Physics

Researcher information

■ Degree
  • 博士（工学）, Saitama University
    Mar. 1993
■ Field Of Study
  • Manufacturing technology (mechanical, electrical/electronic, chemical engineering), Control and systems engineering

Performance information

■ Paper
  • Detection of molten pool state using ResNet50 and control of molten pool penetration in CO2 gas shielded arc welding
    Satoshi Yamane; ChuanZhi Wang; Takahito Nakamura; Takuya Nagai; Keito Ishizaki
    Welding in the World, Apr. 2025, [Reviewed], [Invited]
    Abstract

    In V groove butt welding with a ceramic backing material, the molten pool should penetrate well. Regardless of the gap fluctuations, the molten pool must maintain a good penetration shape. For this purpose, the molten pool state is detected using ResNet50 as one of the deep learning. The molten pool using a CMOS camera is taken. Fundamental experiments are performed, and images are collected for learning of ResNet50. Good estimation results are obtained for untraining data. The gap and its center are detected processing the molten pool images. The seam tracking is carried out using PI controller, with inputs being the difference between the wire tip and the gap center, and the output is Y axis position. The weaving width is adjusted to fit the gap. The molten pool state is controlled adjusting the travel speed of the welding torch, to keep constant the arc position, because the state of the molten pool depends on the arc position. If there is gap fluctuation as the disturbance and the reference of the arc position is same, it is difficult to get the same penetration of the molten pool. Therefore, the reference according to the output of ResNet50 is adjusted. Molten pool control is based on PI controller with the input is the difference between the arc position and its reference, and the output is the travel speed. The control performance is verified in a case where the gap varies from 7 to 3 mm, and good results are obtained.
    Springer Science and Business Media LLC, Scientific journal
    DOI：https://doi.org/10.1007/s40194-025-02020-7
    DOI ID：10.1007/s40194-025-02020-7, ISSN：0043-2288, eISSN：1878-6669
  • Enhancing small traffic sign recognition based on an improved YOLOv8 algorithm
    Xiaoqing Zhang; Weixi Wang; Qi Wang; Liang Shan; Satoshi Yamane; Bochao Zheng; Sifan Liu; Tianxing Shen; Dongming Ge
    Signal, Image and Video Processing, Volume：19, Number：6, Apr. 2025, [Reviewed]
    Springer Science and Business Media LLC, Scientific journal
    DOI：https://doi.org/10.1007/s11760-025-04032-8
    DOI ID：10.1007/s11760-025-04032-8, ISSN：1863-1703, eISSN：1863-1711
  • Weld Pool Boundary Detection Based on the U-Net Algorithm and Weld Seam Tracking in Plasma Arc Welding
    Jidong Lu; Satoshi Yamane; Weixi Wang; Ning Li; Siqi Wang; Yuxiong Xia
    Applied Sciences, Volume：15, Number：4, First page：1814, Last page：1814, Feb. 2025, [Reviewed]
    Plasma arc welding can achieve high-quality welding joints in high-strength manufacturing fields, such as aviation and automotive, and improve production efficiency. It is important to observe the weld pool state in real-time in robot automatic welding. However, the electrodes of the plasma welding torch cannot be observed from the outside. Teaching the weld line to torch in real-time to be observable to humans will be difficult. Also, it is difficult to process the image to obtain the position of the weld line in K-PAW. In this study, a camera was utilized to observe the weld pool. The authors estimate the weld line position in real time by image processing based on U-Net prediction. The U-Net model demonstrates sufficient prediction where the accuracy reached 99.5% for the training data and 96.5% for the test data recognition. Moreover, a control method utilized weld line position estimated from the boundary area to verify the effectiveness of this prediction model from 3 mm within the deviation of 1 mm, which is within the range of permissible welding errors. It could reduce image processing errors in the weld pool image and provide higher recognition accuracy than image processing. Combining vision sensing technologies and deep learning methods will provide new technologies to enable higher welding precision and improve welding quality. It could also accelerate the development of welding technology in the intelligent manufacturing field.
    MDPI AG, Scientific journal
    DOI：https://doi.org/10.3390/app15041814
    DOI ID：10.3390/app15041814, eISSN：2076-3417
  • Seam tracking and visual welding control in lap joint welding with Otsu’s thresholding and Gaussian line detection
    Weixi Wang; Xiaoqing Zhang; Zheng Zhang; Satoshi Yamane; Qi Wang; Liang Shan; Bochao Zheng; Yuxiong Xia; Dalu Wang
    Welding in the World, Feb. 2025, [Reviewed]
    Springer Science and Business Media LLC, Scientific journal
    DOI：https://doi.org/10.1007/s40194-025-01961-3
    DOI ID：10.1007/s40194-025-01961-3, ISSN：0043-2288, eISSN：1878-6669
  • Cooperative Control of Source Characteristic, Wire Feed and Torch Motion in V Narrow Gap Pulsed MIG/MAG Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    INAMASA Keisuke; KANEKO Yasuyoshi; YAMANE Satoshi; OHSHIMA Kenji; YAMAMOTO Hikaru
    Preprints of the National Meeting of JWS, Volume：91, First page：58, Last page：59, Sep. 2012
    厚板溶接の生産性を向上させるために，狭開先パルスMIG/MAG溶接におけるトーチモーションと電源特性の協調制御を提案する．すなわち、ウィービングに合わせて非線形特性電源の特性を切り替える溶接制御法について数値実験と溶接実験により有効性を示す。
    JAPAN WELDING SOCIETY, Japanese
    DOI：https://doi.org/10.14920/jwstaikai.2012f.0.58.0
    DOI ID：10.14920/jwstaikai.2012f.0.58.0, CiNii Articles ID：10030687597, CiNii Books ID：AN10273925
  • NUMERICAL SIMULATION OF MIG WELD POOL IN SWITCHBACK WELDING　　　　　　　　　　　　　　　
    Y. Kaneko; S. Yamane; K. Oshima
    WELDING IN THE WORLD, Volume：53, Number：11-12, First page：R333, Last page：R341, Nov. 2009, [Reviewed]
    English, Scientific journal
    ISSN：0043-2288, Web of Science ID：WOS:000274740300007
  • 4-3 Health and Safety for Welding and Thermal Cutting(Chapter 4 Quality Control in Welded Fabrication,Lecture Note -A Class in Joining & Welding-)　　　　　　　　　　　　　　　
    KOHYAMA Norihiko; HATANO Isao; YAMADA Hiroshi; OKUNO Tsutomu; YAMANE Satoshi; MIYAZAKI Kuniaki
    Journal of the Japan Welding Society, Volume：77, Number：8, First page：752, Last page：760, Dec. 2008
    Japan Welding Society, Japanese
    DOI：https://doi.org/10.2207/jjws.77.752
    DOI ID：10.2207/jjws.77.752, ISSN：0021-4787, CiNii Articles ID：110007028544, CiNii Books ID：AN00246019
  • Adaptation of robotic welding by the neural network　　　　　　　　　　　　　　　
    Koizumi Manabu; Yamane Satoshi; Kaneko Yasuyoshi; Ohshima Kenji
    Preprints of the National Meeting of JWS, Volume：2008, First page：15, Last page：15, 2008
    By presuming welding voltage using a neural network, unusual voltage decreases sputter generated owing to, and aims at performing quality welding.
    JAPAN WELDING SOCIETY, Japanese
    DOI：https://doi.org/10.14920/jwstaikai.2008s.0.15.0
    DOI ID：10.14920/jwstaikai.2008s.0.15.0, CiNii Articles ID：130005045387
  • Numerical Simulation of Weld Pool in Narrow Gap Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    Yamane Satoshi; Takahashi Yusuke; Kaneko Yasuyoshi; Ohshima Kenji
    Preprints of the National Meeting of JWS, Volume：2006, First page：59, Last page：59, 2006
    In order to get high quality of welding,it is necessary to make a stable back bead and to make weld pool to get the desired bead height.In order to improve this problem,the switch back welding method was proposed.
    JAPAN WELDING SOCIETY
    DOI：https://doi.org/10.14920/jwstaikai.2006f.0.59.0
    DOI ID：10.14920/jwstaikai.2006f.0.59.0, CiNii Articles ID：130005045198
  • 406 Seam Tracking of Welding Line in Switch Back Welding.　　　　　　　　　　　　　　　
    YUZAWA Hiroki; KANEKO Yasuyoshi; YAMANE Satoshi; YAMAMOTO Hikaru; HIRAKAWA Manabu; OSHIMA Kenji
    Pre-Prints of the National Meeting of JWS, Number：76, First page：170, Last page：171, Mar. 2005
    片面多層盛溶接におけるスイッチバック溶接法の実用化に対する問題点を検討するために，直線のみならず円周部分の裏当て材なしでの裏ビード形成，およびギャップ変動に対する溶接条件の適応制御技術の確立を目的としている．
    Japan Welding Society, Japanese
    DOI：https://doi.org/10.14920/jwstaikai.2005s.0.77.0
    DOI ID：10.14920/jwstaikai.2005s.0.77.0, CiNii Articles ID：110004541029, CiNii Books ID：AN10273925
  • Neural Network Model of Weld Pool in Pulsed MIG Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    HIRAI Akira; KANEKO Yasuyoshi; NAGASAWA Kazuya; YAMANE Satoshi; OSHIMA Kenji
    quarterly journal of the Japan Welding Society, Volume：21, Number：2, First page：227, Last page：233, May 2003
    This paper deals with the problem concerning the modeling and sensing of the weld pool. In order to obtain the high quality of the welding result, it is important to measure and control the penetration depth in the robotic welding. Since it is difficult to directly measure the penetration depth and the relationship among the penetration depth, the welding current and other weld pool parameters such as the surface shape of the weld pool and the gap width, is non-liner, the weld pool model is constructed by neural network to estimate the penetration depth. The input and output variables of neural network model are determined from the information of the deferential equation for the penetration depth and the weld pool widths. Some steady state data and a transient response data of the fundamental experiment result are used as the training data of neural network model. The neural network model with less error can be learned by using these training data. When the experimental data of the weld pool widths and the gap width are input to the neural network model, this model is performed as the sensor to estimate the penetration depth. The validity of the neural network model was verified by the welding experiment.
    Japan Welding Society, Japanese
    DOI：https://doi.org/10.2207/qjjws.21.227
    DOI ID：10.2207/qjjws.21.227, ISSN：0288-4771, CiNii Articles ID：110003422344, CiNii Books ID：AN1005067X
  • Intelligent cooperative control system in visual welding robot　　　　　　　　　　　　　　　
    LH Sharif; S Yamane; T Sugimoto; K Oshima
    IECON'01: 27TH ANNUAL CONFERENCE OF THE IEEE INDUSTRIAL ELECTRONICS SOCIETY, VOLS 1-3, First page：439, Last page：443, 2001, [Reviewed]
    English, International conference proceedings
    ISSN：1553-572X, Web of Science ID：WOS:000178186000078
  • Control in Welding System.　　　　　　　　　　　　　　　
    OSHIMA Kenji; YAMANE Satoshi
    QUARTERLY JOURNAL OF THE JAPAN WELDING SOCIETY, Volume：67, Number：1, First page：53, Last page：59, 1998
    JAPAN WELDING SOCIETY, Japanese
    DOI：https://doi.org/10.2207/qjjws1943.67.53
    DOI ID：10.2207/qjjws1943.67.53, ISSN：0021-4787, CiNii Articles ID：130003764093
  • Back bead control of the one-side robotic welding with visual sensor - Cooperative control of current-waveform and torch motion for change of gap and welding position　　　　　　　　　　　　　　　
    K Eguchi; S Yamane; H Sugi; T Kubota; K Oshima
    IECON '98 - PROCEEDINGS OF THE 24TH ANNUAL CONFERENCE OF THE IEEE INDUSTRIAL ELECTRONICS SOCIETY, VOLS 1-4, First page：1182, Last page：1185, 1998, [Reviewed]
    English, International conference proceedings
    ISSN：1553-572X, Web of Science ID：WOS:000077035900220
  • Application of neural network to detection of arc length, extension length and root gap in robotic welding　　　　　　　　　　　　　　　
    K Eguchi; S Yamane; H Sugi; T Kubota; K Oshima
    IECON '98 - PROCEEDINGS OF THE 24TH ANNUAL CONFERENCE OF THE IEEE INDUSTRIAL ELECTRONICS SOCIETY, VOLS 1-4, First page：1131, Last page：1135, 1998, [Reviewed]
    English, International conference proceedings
    ISSN：1553-572X, Web of Science ID：WOS:000077035900211
  • Sensing of groove gap and torch position using neural network in pulsed MIG welding　　　　　　　　　　　　　　　
    K Eguchi; S Yamane; S Horinaka; T Kubota; K Oshima
    IECON '97 - PROCEEDINGS OF THE 23RD INTERNATIONAL CONFERENCE ON INDUSTRIAL ELECTRONICS, CONTROL, AND INSTRUMENTATION, VOLS. 1-4, First page：1409, Last page：1414, 1997, [Reviewed]
    English, International conference proceedings
    ISSN：1553-572X, Web of Science ID：WOS:000073933000251
  • Application of multilayered fuzzy inference to the tracking of the orbit on a two dimensional plane using industrial robot　　　　　　　　　　　　　　　
    S Yamane; K Eguchi; M Numakura; K Oshima
    PROCEEDINGS OF THE 1996 IEEE IECON - 22ND INTERNATIONAL CONFERENCE ON INDUSTRIAL ELECTRONICS, CONTROL, AND INSTRUMENTATION, VOLS 1-3, First page：1832, Last page：1837, 1996, [Reviewed]
    English, International conference proceedings
    ISSN：1553-572X, Web of Science ID：WOS:A1996BG90S00316
  • NEURAL CONTROL OF WELD POOL IN THE ROBOTIC WELDING　　　　　　　　　　　　　　　
    Y KANEKO; S YAMANE; K KUGAI; K OHSHIMA
    IAS '94 - CONFERENCE RECORD OF THE 1994 INDUSTRY APPLICATIONS CONFERENCE/TWENTY-NINTH IAS ANNUAL MEETING, VOLS 1-3, First page：1914, Last page：1919, 1994, [Reviewed]
    English, International conference proceedings
    ISSN：0197-2618, Web of Science ID：WOS:A1994BB96H00262
  • FUZZY CONTROL IN SEAM TRACKING OF THE WELDING ROBOTS USING SENSOR FUSION　　　　　　　　　　　　　　　
    S YAMANE; Y KANEKO; A HIRAI; K OHSHIMA
    IAS '94 - CONFERENCE RECORD OF THE 1994 INDUSTRY APPLICATIONS CONFERENCE/TWENTY-NINTH IAS ANNUAL MEETING, VOLS 1-3, First page：1741, Last page：1747, 1994, [Reviewed]
    English, International conference proceedings
    ISSN：0197-2618, Web of Science ID：WOS:A1994BB96H00238
  • NEURAL-NETWORK AND FUZZY CONTROL IN THE WELDING ROBOTS USING CCD CAMERA AND TOUCH SENSOR　　　　　　　　　　　　　　　
    Y KANEKO; S YAMANE; T KUBOTA; K OHSHIMA
    IJCNN '93-NAGOYA : PROCEEDINGS OF 1993 INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS, VOLS 1-3, First page：677, Last page：680, 1993, [Reviewed]
    English, International conference proceedings
    Web of Science ID：WOS:A1993BA47B00161
  • NEURAL-NETWORK AND FUZZY CONTROL OF WELD POOL WITH WELDING ROBOT　　　　　　　　　　　　　　　
    S YAMANE; Y KANEKO; N KITAHARA; K OHSHIMA; M YAMAMOTO
    IAS 93, PTS 1-3, First page：2175, Last page：2180, 1993, [Reviewed]
    English, International conference proceedings
    Web of Science ID：WOS:A1993BZ56X00292
■ MISC
  • 厚板GMA溶接への溶接ロボットの適用 : 溶融池撮影とアーク溶接装置
    山根 敏
    Volume：49, Number：5, First page：28, Last page：41,図巻頭1, Sep. 2016
    Japanese
    ISSN：1880-7283, CiNii Articles ID：40020956767
  • Tracking of the welding line using image processing　　　　　　　　　　　　　　　
    山根 敏
    Volume：27, Number：9, First page：44, Last page：51, Sep. 2016
    Japanese
    ISSN：0915-6755, CiNii Articles ID：40020956333, CiNii Books ID：AN10164169
  • Examination concerning Automation of Titanium Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    金子 裕良; 山根 敏
    Volume：60, Number：1, First page：58, Last page：62, Jan. 2012
    Japanese
    ISSN：1341-1713, CiNii Articles ID：40019187683, CiNii Books ID：AN10468673
  • Application of MIG Switch Back Welding to thin Titanium Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    YAMANE S; UJI K; HONDA N; KANEKO Y
    Volume：29, Number：1, First page：61, Last page：66, 31 Dec. 2011
    Japanese
    ISSN：0288-4771, CiNii Articles ID：10030150603, CiNii Books ID：AN1005067X
  • Application of co-operative welding system to titanium welding　　　　　　　　　　　　　　　
    UJI Katsumasa; YAMANE Satoshi; KANEKO Yasuyoshi; OSHIMA Kenji
    Volume：87, First page：158, Last page：159, 18 Aug. 2010
    Japanese
    CiNii Articles ID：10026559167, CiNii Books ID：AN10273925
  • High-quality thin plate welding of magnesium in TIG welding　　　　　　　　　　　　　　　
    TAKADA Taro; KANEKO Yasuyoshi; YAMANE Satoshi; OHSHIMA Kenji
    Volume：87, First page：156, Last page：157, 18 Aug. 2010
    Japanese
    CiNii Articles ID：10026559163, CiNii Books ID：AN10273925
  • Estimation of Welding Voltage Using Neural Network in GMA Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    YAMANE Satoshi; KOIZUMI Manabu; IMAI Yuusuke; KANEKO Yasuyoshi; OSHIMA Kenji
    Volume：27, Number：2, First page：27s, Last page：31s, 20 Jan. 2010
    English
    ISSN：0288-4771, CiNii Articles ID：10030148834, CiNii Books ID：AN1005067X
  • 423 Control of Weld Pool By Switchback Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    Miyashita Ken; Kaneko Yasuyoshi; Yamane Satoshi; Ohshima Kenji
    Pre-Prints of the National Meeting of JWS, Number：83, First page：358, Last page：359, 20 Aug. 2008
    Japan Welding Society, Japanese
    CiNii Articles ID：110007059682, CiNii Books ID：AN10273925
  • 【スイッチバック溶接のバッキングレスV開先溶接に関する一連の研究】 : 「スイッチバック溶接のバッキングレスV開先円周溶接への適用」「V開先片面裏あてなしスイッチバック溶接におけるトーチ揺動方法および裏ビードのフィードフォワード制御」　　　　　　　　　　　　　　　
    山根 敏; 山本 光; 金子 裕良; 大嶋 健司
    Volume：77, Number：5, First page：385, Last page：386, 05 Jul. 2008
    Japanese
    ISSN：0021-4787, CiNii Articles ID：10021827568, CiNii Books ID：AN00246019
  • 116 High quality welding using cooperative control system　　　　　　　　　　　　　　　
    YOSHIDA Tetsuo; YAMANE Satoshi; YAMAMOTO Hikaru; NAKASHIMA Toru; KANEKO Yasuyoshi; OSHIMA Kenji
    Pre-Prints of the National Meeting of JWS, Number：82, First page：34, Last page：35, 17 Mar. 2008
    Japan Welding Society, Japanese
    CiNii Articles ID：110006806036, CiNii Books ID：AN10273925
  • 115 Adaptation of the Neural Network to Robotic Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    KOIZUMI Manabu; YAMANE Satoshi; KANEKO Yasuyoshi; OSHIMA Kenji
    Pre-Prints of the National Meeting of JWS, Number：82, First page：32, Last page：33, 17 Mar. 2008
    Japan Welding Society, Japanese
    CiNii Articles ID：110006806035, CiNii Books ID：AN10273925
  • 114 Numerical Simulation of Weld Pool in High Efficient Robotic Weiding　　　　　　　　　　　　　　　
    Yoshiyama Kensuke; Yamane Satoshi; Kaneko Yasuyoshi; Ohshima Kenzi; HOSOYA Kazumichi; NAKAJIMA Toru; YAMAMOTO Hikaru
    Pre-Prints of the National Meeting of JWS, Number：82, First page：30, Last page：31, 17 Mar. 2008
    Japan Welding Society, Japanese
    CiNii Articles ID：110006806034, CiNii Books ID：AN10273925
  • V開先溶接裏当てなしスイッチバック溶接におけるトーチ揺動方法および裏ビードのフィードフォワード制御　　　　　　　　　　　　　　　
    中嶋徹; 山本光; 山根敏; 大嶋健司
    First page：II 293-297, 2008
  • バッキングV開先溶接におけるギャップセンシングと溶融池の制御　　　　　　　　　　　　　　　
    中嶋徹; 山本光; 山根敏; 大嶋健司
    First page：II 288-292, 2008
  • 協調溶接システムを用いた溶融池制御　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 吉田哲夫; 山本光; 中嶋徹; 大嶋健司
    2008
  • 高効率溶接方法における溶融池の数値シミュレーション　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 田中彩人; 山本光; 中嶋徹; 大嶋健司
    2008
    DOI：https://doi.org/10.14920/jwstaikai.2008s.0.14.0
    DOI ID：10.14920/jwstaikai.2008s.0.14.0
  • ニューラルネットワークによるパルスMIG 溶接における突出し長さの推定　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 吉田哲夫; 金子裕良; 山本光; 大嶋健司
    First page：II 263-267, 2008
  • 高能率溶接における溶融池の数値シミュレーション　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 吉山健介; 高橋祐介; 大嶋健司
    First page：II 258-262, 2008
  • スイッチバック溶接における溶接溶融池の数値シミュレーション　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 田中彬人; 金子裕良; 山本光; 大嶋健司
    First page：II 268-272, 2008
  • ２電極溶接方法における溶融池の数値シミュレーション　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 田中彩人; 中嶋徹; 山本光; 金子裕良; 大嶋健司
    2008
  • ロボットおよび溶接電源の協調制御　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 石川智也; 中嶋徹; 山本光; 金子裕良; 大嶋健司
    2008
  • 電気溶接作業環境における低周波磁界の測定と解析　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 山本恭子; 安川卓也; 神戸勇貴; 大嶋健司
    2008
  • アーク溶接作業環境における電磁界（ELF）の測定および解析　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 山本恭子; 安川卓也; 神戸勇貴
    2008
  • 電気溶接作業環境における電磁界（ELF）の測定および解析　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 山本恭子; 安川卓也; 神戸勇貴
    2008
  • Estimation of wire extension length using neural network in MIG welding　　　　　　　　　　　　　　　
    Satoshi Yamane; Tetsuo Yoshida; Yasuyoshi Kaneko; Hikaru Yamamoto; Kenji Oshima
    Yosetsu Gakkai Ronbunshu/Quarterly Journal of the Japan Welding Society, Volume：26, Number：1, First page：31, Last page：36, 2008
    Japanese
    DOI：https://doi.org/10.2207/qjjws.26.31
    DOI ID：10.2207/qjjws.26.31, ISSN：0288-4771, CiNii Articles ID：80017947351, SCOPUS ID：70449396799
  • ビジュアル情報を利用したアーク溶接プロセスの自動化システム　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏
    First page：I 88-90, 2008
  • ニューラルネットワークによるアーク溶接プロセスの最適化　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏
    Volume：77, Number：1, First page：34, Last page：39, 2008
    DOI：https://doi.org/10.2207/jjws.77.34
    DOI ID：10.2207/jjws.77.34, ISSN：0021-4787, CiNii Articles ID：110006572103
  • V開先溶接裏当てなしスイッチバック溶接におけるトーチ揺動方法および裏ビードのフィードフォワード制御　　　　　　　　　　　　　　　
    中嶋徹; 山本光; 山根敏; 大嶋健司
    溶接法ガイドブック6 溶接学会,溶接法研究委員会編, First page：II 293-297, 2008
  • バッキングV開先溶接におけるギャップセンシングと溶融池の制御　　　　　　　　　　　　　　　
    中嶋徹; 山本光; 山根敏; 大嶋健司
    溶接法ガイドブック6 溶接学会,溶接法研究委員会編, First page：II 288-292, 2008
  • 協調溶接システムを用いた溶融池制御　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 吉田哲夫; 山本光; 中嶋徹; 大嶋健司
    溶接学会溶接法研究委員会資料, 2008
  • 高効率溶接方法における溶融池の数値シミュレーション　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 田中彩人; 山本光; 中嶋徹; 大嶋健司
    溶接学会溶接アーク物理研究委員会資料, 2008
    DOI：https://doi.org/10.14920/jwstaikai.2008s.0.14.0
    DOI ID：10.14920/jwstaikai.2008s.0.14.0
  • ニューラルネットワークによるパルスMIG 溶接における突出し長さの推定　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 吉田哲夫; 金子裕良; 山本光; 大嶋健司
    溶接法ガイドブック6 溶接学会,溶接法研究委員会編, First page：II 263-267, 2008
  • 高能率溶接における溶融池の数値シミュレーション　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 吉山健介; 高橋祐介; 大嶋健司
    溶接法ガイドブック6 溶接学会,溶接法研究委員会編, First page：II 258-262, 2008
  • スイッチバック溶接における溶接溶融池の数値シミュレーション　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 田中彬人; 金子裕良; 山本光; 大嶋健司
    溶接法ガイドブック6 溶接学会,溶接法研究委員会編, First page：II 268-272, 2008
  • ２電極溶接方法における溶融池の数値シミュレーション　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 田中彩人; 中嶋徹; 山本光; 金子裕良; 大嶋健司
    日本溶接協会ロボット溶接研究委員会資料, 2008
  • ロボットおよび溶接電源の協調制御　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 石川智也; 中嶋徹; 山本光; 金子裕良; 大嶋健司
    日本溶接協会ロボット溶接研究委員会資料, 2008
  • 電気溶接作業環境における低周波磁界の測定と解析　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 山本恭子; 安川卓也; 神戸勇貴; 大嶋健司
    日本溶接協会ロボット溶接研究委員会資料, 2008
  • アーク溶接作業環境における電磁界（ELF）の測定および解析　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 山本恭子; 安川卓也; 神戸勇貴
    溶接学会溶接法研究委員会資料, 2008
  • 電気溶接作業環境における電磁界（ELF）の測定および解析　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 山本恭子; 安川卓也; 神戸勇貴
    日本溶接協会安全衛生・環境委員会資料, 2008
  • Estimation of wire extension length using neural network in MIG welding　　　　　　　　　　　　　　　
    Satoshi Yamane; Tetsuo Yoshida; Yasuyoshi Kaneko; Hikaru Yamamoto; Kenji Oshima
    Yosetsu Gakkai Ronbunshu/Quarterly Journal of the Japan Welding Society, Volume：26, Number：1, First page：31, Last page：36, 2008
    Japanese
    DOI：https://doi.org/10.2207/qjjws.26.31
    DOI ID：10.2207/qjjws.26.31, ISSN：0288-4771, CiNii Articles ID：80017947351, SCOPUS ID：70449396799
  • ビジュアル情報を利用したアーク溶接プロセスの自動化システム　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏
    溶接法ガイドブック6 溶接学会,溶接法研究委員会編, First page：I 88-90, 2008
  • ニューラルネットワークによるアーク溶接プロセスの最適化　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏
    溶接学会誌, Volume：77, Number：1, First page：34, Last page：39, 2008
    Japan Welding Society, Japanese
    DOI ID：10.2207/jjws.77.34, ISSN：0021-4787, CiNii Articles ID：110006572103, CiNii Books ID：AN00246019
  • Cooperative control of robotic welding system in one side backingless V groove welding　　　　　　　　　　　　　　　
    Satoshi Yamane; Toru Nakajima; Hikaru Yamamoto; Yasuyoshi Kaneko; Kenji Oshima
    ADVANCED WELDING AND MICRO JOINING / PACKAGING FOR THE 21ST CENTURY, Volume：580-582, First page：339, Last page：+, 2008
    English
    ISSN：0255-5476, Web of Science ID：WOS:000258372000080
  • 112 Numerical Simulation of Weld Pool on Double-electrode Welding Process　　　　　　　　　　　　　　　
    TANAKA Akito; YAMANE Satoshi; YAMAMOTO Hikaru; NAKAJIMA Toru; KANEKO Yasuyoshi; OSHIMA Kenji
    Pre-Prints of the National Meeting of JWS, Number：81, First page：26, Last page：27, 01 Sep. 2007
    Japan Welding Society, Japanese
    CiNii Articles ID：110006427436, CiNii Books ID：AN10273925
  • 110 Torch Weaving and Feed-forward Control of Back Bead in One Side Backing less V Groove Welding by using Switch Back Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    ISHIKAWA Tomoya; YAMANE Satoshi; YAMAMOTO Hikaru; NAKASHIMA Toru; KANEKO Yasuyoshi; OSHIMA Kenji
    Pre-Prints of the National Meeting of JWS, Number：80, First page：22, Last page：23, 19 Mar. 2007
    Japan Welding Society, Japanese
    CiNii Articles ID：110006295606, CiNii Books ID：AN10273925
  • 101 Numerical Simulation of Weld Pool on Double-electrode Welding Process　　　　　　　　　　　　　　　
    TANAKA Akito; YAMANE Satoshi; YAMAMOTO Hikaru; NAKAJIMA Toru; KANEKO Yasuyoshi; OSHIMA Kenji
    Pre-Prints of the National Meeting of JWS, Number：80, First page：4, Last page：5, 19 Mar. 2007
    Japan Welding Society, Japanese
    CiNii Articles ID：110006295597, CiNii Books ID：AN10273925
  • 102 Control of Weld Pool by using Switch Back Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    Maekawa Y.; Oshima K.; Yamane S.; Kaneko Y.
    Pre-Prints of the National Meeting of JWS, Number：80, First page：6, Last page：7, 19 Mar. 2007
    Japan Welding Society, Japanese
    CiNii Articles ID：110006295598, CiNii Books ID：AN10273925
  • 高効率溶接方法における溶融池の数値シミュレーション　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 田中彩人; 山本光; 中嶋徹; 大嶋健司
    2007
  • 開先片面裏当てなしスイッチバック溶接のバッキングレスV開先円周溶接への適用　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 田中彬人; 山本光; 金子裕良; 大嶋健司
    Volume：25, Number：1, First page：86, Last page：94, 2007
  • Torch Weaving and Feed-forward Control of Back Bead in One Side Backing less V Groove Welding by using Switch Back Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    YAMANE Satoshi; ISHIKAWA Tomoya; NAKAJIMA Toru; YAMAMOTO Hikaru; KANEKO Yasuyoshi; OSHIMA Kenji
    Volume：25, Number：1, First page：159, Last page：164, 2007
    Japanese
    ISSN：0288-4771, CiNii Articles ID：10030884371, CiNii Books ID：AN1005067X
  • アーク溶接プロセスの自動化システムの展開　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏
    2007
  • Analysis and development in advanced welding technologies　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 中嶋徹; 山本光
    Volume：8, Number：8, First page：83, Last page：86, 2007
    The formation of stable back beads in the first layer weld during one side multilayer welding is important to achieve high quality welded metal joints. The authors thus employed the switch back welding method for welding V groove joints, with 4mm root gap, without using backing plates. In this method, the power source, wire feed motor, and robot manipulators are the computer based cooperative control. In this robotic welding system, there are 4 personal computers. In order to achieve the good quality of the welding, it is important to trace the welding line. The personal computer for controlling of the robot is synchronized with other computers, i.e., the computer controls other units. The suitability of the welding conditions for each root gap was verified by observation of the arc, molten pool and external appearance of back beads.
    Japanese
    ISSN：1347-4758, CiNii Articles ID：120001371283, CiNii Books ID：AA11808968
  • 高品質・高効率ロボット溶接システムの開発に関する研究　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏
    Volume：5 (18年度), First page：177, Last page：178, 2007
  • Numerical simulation of MIG weld pool in switch back welding　　　　　　　　　　　　　　　
    Kaneko Yasuyoshi; Maekawa Yasuyuki; Yamane Satoshi; Oshima Kenji
    Yosetsu Gakkai Ronbunshu/Quarterly Journal of the Japan Welding Society, Volume：25, Number：2, First page：372, Last page：380, 2007
    Japanese
    DOI：https://doi.org/10.2207/qjjws.25.372
    DOI ID：10.2207/qjjws.25.372, ISSN：0288-4771, CiNii Articles ID：80020745129, SCOPUS ID：70449624187
  • 高効率溶接方法における溶融池の数値シミュレーション　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 田中彩人; 山本光; 中嶋徹; 大嶋健司
    溶接学会溶接法研究委員会資料, 2007
  • 開先片面裏当てなしスイッチバック溶接のバッキングレスV開先円周溶接への適用　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 田中彬人; 山本光; 金子裕良; 大嶋健司
    溶接学会論文集, Volume：25, Number：1, First page：86, Last page：94, 2007
  • 開先片面裏当てなしスイッチバック溶接におけるトーチ揺動方法および裏ビードのフィードフォワード制御　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 石川智也; 中嶋徹; 山本光; 金子裕良; 大嶋健司
    溶接学会論文集, Volume：25, Number：1, First page：159, Last page：164, 2007
    Japanese
    ISSN：0288-4771, CiNii Articles ID：10030884371, CiNii Books ID：AN1005067X
  • アーク溶接プロセスの自動化システムの展開　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏
    溶接学会溶接法研究委員会資料, 2007
  • 次世代溶接技術の現象解明及び適用検討に関する研究　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 中嶋徹; 山本光
    埼玉大学地域共同研究センター紀要, Volume：8, Number：8, First page：83, Last page：86, 2007
    The formation of stable back beads in the first layer weld during one side multilayer welding is important to achieve high quality welded metal joints. The authors thus employed the switch back welding method for welding V groove joints, with 4mm root gap, without using backing plates. In this method, the power source, wire feed motor, and robot manipulators are the computer based cooperative control. In this robotic welding system, there are 4 personal computers. In order to achieve the good quality of the welding, it is important to trace the welding line. The personal computer for controlling of the robot is synchronized with other computers, i.e., the computer controls other units. The suitability of the welding conditions for each root gap was verified by observation of the arc, molten pool and external appearance of back beads.
    Japanese
    ISSN：1347-4758, CiNii Articles ID：120001371283, CiNii Books ID：AA11808968
  • 高品質・高効率ロボット溶接システムの開発に関する研究　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏
    総合研究機構研究プロジェクト研究成果報告書, Volume：5 (18年度), First page：177, Last page：178, 2007
  • Numerical simulation of MIG weld pool in switch back welding　　　　　　　　　　　　　　　
    Kaneko Yasuyoshi; Maekawa Yasuyuki; Yamane Satoshi; Oshima Kenji
    Yosetsu Gakkai Ronbunshu/Quarterly Journal of the Japan Welding Society, Volume：25, Number：2, First page：372, Last page：380, 2007
    Japanese
    DOI：https://doi.org/10.2207/qjjws.25.372
    DOI ID：10.2207/qjjws.25.372, ISSN：0288-4771, CiNii Articles ID：80020745129, SCOPUS ID：70449624187
  • Sensing and seam tracking of welding line in backingless V groove welding　　　　　　　　　　　　　　　
    S. Yamane; H. Yamamoto; Y. Kaneko; K. Oshima
    SCIENCE AND TECHNOLOGY OF WELDING AND JOINING, Volume：11, Number：5, First page：586, Last page：592, Sep. 2006
    English
    DOI：https://doi.org/10.1179/174329306X150153
    DOI ID：10.1179/174329306X150153, ISSN：1362-1718, Web of Science ID：WOS:000243639700016
  • 309 Numerical Simulation of Weld Pool in Switch Back Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    TAKAHASHI Yusuke; YAMANE Satoshi; YAMAMOTO Hikaru; KANEKO Yasuyoshi; OSHIMA Kenji
    Pre-Prints of the National Meeting of JWS, Number：78, First page：138, Last page：139, 2006
    片面多層盛溶接におけるスイッチバック溶接法の実用化に対する問題点として、直線だけでなく円周部分の裏当て材無しでの裏ビードを形成すること等が挙げられる。そこで良好な溶接結果を得るために、数値シミュレーションを行い最適な溶接条件を求めることを目的としている。
    Japan Welding Society, Japanese
    DOI：https://doi.org/10.14920/jwstaikai.2006s.0.64.0
    DOI ID：10.14920/jwstaikai.2006s.0.64.0, CiNii Articles ID：110005857315, CiNii Books ID：AN10273925
  • 溶接作業環境における電磁界（EMF）について　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 内田潤; 山本泰子; 大嶋健司
    2006
  • 開先片面裏当てなしスイッチバック溶接におけるトーチ揺動方法および裏ビードのフィードフォワード制御　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 石川智也; 中嶋徹; 山本光; 金子裕良; 大嶋健司
    2006
    DOI：https://doi.org/10.14920/jwstaikai.2007s.0.10.0
    DOI ID：10.14920/jwstaikai.2007s.0.10.0
  • スイッチバック溶接による溶接溶融池の制御　　　　　　　　　　　　　　　
    金子裕良; 前川康之; 山根敏; 大嶋健司
    2006
    DOI：https://doi.org/10.14920/jwstaikai.2007s.0.2.0
    DOI ID：10.14920/jwstaikai.2007s.0.2.0
  • スイッチバック溶接における数値シミュレーション　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 田中彩人; 高橋祐介; 金子裕良; 山本光; 大嶋健司
    溶接学会溶接アーク物理研究委員会資料, Number：78, First page：138, Last page：139, 2006
    片面多層盛溶接におけるスイッチバック溶接法の実用化に対する問題点として、直線だけでなく円周部分の裏当て材無しでの裏ビードを形成すること等が挙げられる。そこで良好な溶接結果を得るために、数値シミュレーションを行い最適な溶接条件を求めることを目的としている。
    Japan Welding Society, Japanese
    DOI：https://doi.org/10.14920/jwstaikai.2006s.0.64.0
    DOI ID：10.14920/jwstaikai.2006s.0.64.0, CiNii Articles ID：110005857315, CiNii Books ID：AN10273925
  • 溶接作業環境における電磁界（EMF）について　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 内田潤; 山本泰子; 大嶋健司
    溶接学会溶接アーク物理研究委員会資料, 2006
  • 開先片面裏当てなしスイッチバック溶接におけるトーチ揺動方法および裏ビードのフィードフォワード制御　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 石川智也; 中嶋徹; 山本光; 金子裕良; 大嶋健司
    溶接学会溶接法研究委員会資料, 2006
    DOI：https://doi.org/10.14920/jwstaikai.2007s.0.10.0
    DOI ID：10.14920/jwstaikai.2007s.0.10.0
  • スイッチバック溶接による溶接溶融池の制御　　　　　　　　　　　　　　　
    金子裕良; 前川康之; 山根敏; 大嶋健司
    溶接学会溶接アーク物理研究委員会資料, 2006
    DOI：https://doi.org/10.14920/jwstaikai.2007s.0.2.0
    DOI ID：10.14920/jwstaikai.2007s.0.2.0
  • 238 Sensing and Seam Tracking of Welding Line in Robot Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    YUZAWA Hiroki; YAMANE Satoshi; YAMAMOTO Hikaru; HIRAKAWA Manabu; OSHIMA Kenji; KANEKO Yasuyoshi
    Pre-Prints of the National Meeting of JWS, Number：77, First page：148, Last page：149, 20 Aug. 2005
    Japan Welding Society, Japanese
    CiNii Articles ID：110004557159, CiNii Books ID：AN10273925
  • 240 Control of Weld Pool in Thin Plate Welding by using Switch Back Welding.　　　　　　　　　　　　　　　
    Nakashima Y.; Kaneko Y.; Yamane S.; Oshima K.
    Pre-Prints of the National Meeting of JWS, Number：77, First page：152, Last page：153, 20 Aug. 2005
    Japan Welding Society, Japanese
    CiNii Articles ID：110004557161, CiNii Books ID：AN10273925
  • Effect of power source characteristic on CO2 short circuiting arc welding　　　　　　　　　　　　　　　
    S Yamane; S Xiang; Y Kaneko; K Oshima
    SCIENCE AND TECHNOLOGY OF WELDING AND JOINING, Volume：10, Number：3, First page：281, Last page：286, Jun. 2005
    English
    DOI：https://doi.org/10.1179/174329305X39310
    DOI ID：10.1179/174329305X39310, ISSN：1362-1718, Web of Science ID：WOS:000234387500003
  • Image processing and control of weld pool in switch back welding without backing plate　　　　　　　　　　　　　　　
    Satoshi Yamane; Hiroki Yuzawa; Yasuyoshi Kaneko; Hikaru Yamamoto; Manabu Hirakawa; Kenji Oshima
    Yosetsu Gakkai Ronbunshu/Quarterly Journal of the Japan Welding Society, Volume：23, Number：1, First page：65, Last page：70, Feb. 2005
    Japanese
    DOI：https://doi.org/10.2207/qjjws.23.65
    DOI ID：10.2207/qjjws.23.65, ISSN：0288-4771, CiNii Articles ID：110003423069, SCOPUS ID：18344396060
  • Image processing and control of weld pool in switch back welding without backing plate　　　　　　　　　　　　　　　
    Satoshi Yamane; Hiroki Yuzawa; Yasuyoshi Kaneko; Hikaru Yamamoto; Manabu Hirakawa; Kenji Oshima
    Yosetsu Gakkai Ronbunshu/Quarterly Journal of the Japan Welding Society, Volume：23, Number：1, First page：65, Last page：70, Feb. 2005
    Japanese
    DOI：https://doi.org/10.2207/qjjws.23.65
    DOI ID：10.2207/qjjws.23.65, ISSN：0288-4771, CiNii Articles ID：110003423069, SCOPUS ID：18344396060
  • スイッチバック溶接における溶接線検出・追跡制御　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏
    2005
  • スイッチバック溶接における溶接線検出・追跡制御　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏
    溶接学会溶接アーク物理研究委員会資料, 2005
  • Feed forward control of back bead and bead height in narrow gap robotic welding　　　　　　　　　　　　　　　
    S Yamane; LH Sharif; S Zeniya; K Oshima
    SCIENCE AND TECHNOLOGY OF WELDING AND JOINING, Volume：10, Number：1, First page：23, Last page：26, 2005
    English
    DOI：https://doi.org/10.1179/174329305X19367
    DOI ID：10.1179/174329305X19367, ISSN：1362-1718, Web of Science ID：WOS:000228445100004
  • 226 Sensing and Control of Weld Pool in Backingless V Groove Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    TSUKIGAWA Makoto; KANEKO Yasuyoshi; YAMANE Satoshi; YAMAMOTO Hikaru; HIRAKAWA Manabu; OSHIMA Kenji
    Pre-Prints of the National Meeting of JWS, Number：75, First page：116, Last page：117, 20 Aug. 2004
    Japan Welding Society, Japanese
    CiNii Articles ID：110003432089, CiNii Books ID：AN10273925
  • Adaptive control of back bead in V groove welding without backing plate　　　　　　　　　　　　　　　
    S Yamane; H Yamamoto; T Ishihara; T Kubota; K Eguchi; K Oshima
    SCIENCE AND TECHNOLOGY OF WELDING AND JOINING, Volume：9, Number：2, First page：138, Last page：148, Apr. 2004
    English
    DOI：https://doi.org/10.1179/136217104225017044
    DOI ID：10.1179/136217104225017044, ISSN：1362-1718, CiNii Articles ID：30002225316, Web of Science ID：WOS:000222194800006
  • 溶接溶融池のニューラルネットワークモデル　　　　　　　　　　　　　　　
    金子 裕良; 長澤 和哉; 山根 敏
    Number：37, First page：9, Last page：14, Mar. 2004
    Japanese
    ISSN：0916-6394, CiNii Articles ID：40006332165, CiNii Books ID：AN00095740
  • ロボット溶接における知的情報処理・制御　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 大嶋健司
    2004
  • ロボット溶接における知的情報処理・制御　　　　　　　　　　　　　　　
    山根敏; 大嶋健司
    日本溶接協会ロボット溶接研究委員会資料, 2004
  • Feed-Forward Control of Back Bead for Root Gap Variation in V Groove Welding without Backing Plate　　　　　　　　　　　　　　　
    YAMAMOTO Hikaru; ISHIHARA Toshihiko; TAKANO Yutaka; EGUCHI Kazuhiko; YAMANE Satoshi; OSHIMA Kenji
    quarterly journal of the Japan Welding Society, Volume：20, Number：4, First page：499, Last page：505, 05 Nov. 2002
    The stable back bead in a first layer of the one-side multilayer welding is important to obtain a good quality of welding. For this purpose, the switch back welding method was applied for the root gap from 1 mm to 5 mm in V groove welding without the backing plate. This method requires the cooperative control of power source, wire feed motor and robot manipulator by the personal computers. The validity of welding conditions for each root gap were confirmed by observing the arc and the weld pool, and the back bead appearance. Next, the feed-forward control of the back bead for the root gap variation was discussed. The root gap on start and end points of welding were detected by using the spot laser sensor. The welding conditions, welding current, wire feed rate, weaving width, forward/backward stroke of the switch back motion and stroke speed, were continuously controlled corresponding to the root gap variation, and the stable back bead was obtained by the fundamental experiment regardless of changing the root gap from 4.4 mm to 1.9 mm.
    Japan Welding Society, Japanese
    ISSN：0288-4771, CiNii Articles ID：110003422306, CiNii Books ID：AN1005067X
  • Adaptive Control for Gap Variation in Narrow Robotic Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    SHARIF Leila H.; YAMANE Satoshi; SUGIMOTO Tomotaka; OSHIMA Kenji
    quarterly journal of the Japan Welding Society, Volume：20, Number：4, First page：506, Last page：516, 05 Nov. 2002
    Quality of a multi-layer welding depends on a welding in first layer. In order to get a high quality of the welding, it is necessary to make a stable back bead and to melt the base metals. In narrow gap welding, it is difficult to control the bead height (deposited metal) and the back bead (the melted area of the backside) simultaneously by using conventional welding. To improve this problem, authors propose a cooperative control of the welding equipments including the welding power source, the electrode wire feeder and the welding robot, i.e., the welding torch is not only oscillating on the groove, but also moving back and forth. To control the heat input, the power source is controlled according to the torch motion (robot motion), too. In the forward process, the arc (the heat) is given to the root edges to get a wide back bead. In the backward process, the suitable bead height is obtained. The idea of its robot motion comes from the knowledge of the skilled welding workers. Since the arc length must be kept short during the welding, the power source with a nonlinear power source characteristic is used. Welding conditions are investigated for 4 mm root gap, 5 mm root gap and 6 mm root gap by observing arc position with a high speed motion video camera, and observing the weld pool with a CCD camera. The welding conditions are stored in a database. Before the welding, the root gap at the beginning and at the end on the base metal is detected by a slit laser light and the CCD camera, and is stored into a memory in the personal computer. During the welding, the personal computer detects the torch position from the encoder pulses of the welding robot, finds the root gap at the torch position and calculates the welding conditions by using the data base, i.e., the adaptive control for the gap variation is applied. The welding experiment under the root gap variation from 6 mm to 4 mm is carried out to verify the validity of the cooperative control method.
    Japan Welding Society, Japanese
    ISSN：0288-4771, CiNii Articles ID：110003422307, CiNii Books ID：AN1005067X
  • Neural Network Model and Fuzzy Control of Weld Pool in Pulsed MIG Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    Hirai A.; Hosoda T.; Nagasawa K.; Kaneko Y.; Yamane S.; Oshima K.
    Pre-Prints of the National Meeting of JWS, Number：70, First page：82, Last page：83, 24 Mar. 2002
    Japan Welding Society, Japanese
    CiNii Articles ID：110003430375, CiNii Books ID：AN10273925
  • Neural Network Model and Control of Weld Pool in Pulsed MIG Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    Hirai A.; Yamane S.; Hosoda T.; Kaneko Y.; Oshima K.
    Pre-Prints of the National Meeting of JWS, Number：69, First page：342, Last page：343, 10 Sep. 2001
    Japan Welding Society, Japanese
    CiNii Articles ID：110003430230, CiNii Books ID：AN10273925
  • Sensing and control of weld pool by fuzzy-neural network in robotic welding system　　　　　　　　　　　　　　　
    A Hirai; Y Kaneko; T Hosoda; S Yamane; K Oshima
    IECON'01: 27TH ANNUAL CONFERENCE OF THE IEEE INDUSTRIAL ELECTRONICS SOCIETY, VOLS 1-3, First page：238, Last page：242, 2001
    English
    ISSN：1553-572X, Web of Science ID：WOS:000178186000043
  • Application of Modern Control Technology to Welding System　　　　　　　　　　　　　　　
    OSHIMA Kenji; YAMANE Satoshi
    Journal of the Japan Welding Society, Volume：69, Number：4, First page：324, Last page：330, 05 Jun. 2000
    Japan Welding Society, Japanese
    ISSN：0021-4787, CiNii Articles ID：110003397579, CiNii Books ID：AN00246019
  • Sensing and digital control of weld pool with visual welding robot　　　　　　　　　　　　　　　
    LH Sharif; S Yamane; K Eguchi; Y Hino; T Kubota; K Oshima
    IECON 2000: 26TH ANNUAL CONFERENCE OF THE IEEE INDUSTRIAL ELECTRONICS SOCIETY, VOLS 1-4, First page：1521, Last page：1526, 2000
    English
    DOI：https://doi.org/10.1109/IECON.2000.972500
    DOI ID：10.1109/IECON.2000.972500, ISSN：1553-572X, Web of Science ID：WOS:000176916400257
  • Application of neural network to arc sensor　　　　　　　　　　　　　　　
    K Eguchi; S Yamane; H Sugi; T Kubota; K Oshima
    SCIENCE AND TECHNOLOGY OF WELDING AND JOINING, Volume：4, Number：6, First page：327, Last page：334, 1999
    English
    ISSN：1362-1718, Web of Science ID：WOS:000171720800002
  • Back Bead Control of the One-side Robotic Welding with Visual Sensor　　　　　　　　　　　　　　　
    K.Eguchi; H.Sugi; T.Kubota; K.Oshima
    First page：1131, Last page：1135, 1998
  • Back Bead Control of the One-side Robotic Welding with Visual Sensor　　　　　　　　　　　　　　　
    K.Eguchi; H.Sugi; T.Kubota; K.Oshima
    Proceedings of 24the Annual Conference of IEEE Industrial Electronics Society, First page：1131, Last page：1135, 1998
  • Neuro-Fuzzy Control in the Robotic Welding(Key Technologies of the Robotic Welding : State of the Art and Problems to be solved)　　　　　　　　　　　　　　　
    Ohshima Kenji; Yamane Satoshi
    Journal of the Japan Welding Society, Volume：63, Number：7, First page：516, Last page：522, 05 Oct. 1994
    Japan Welding Society, Japanese
    ISSN：0021-4787, CiNii Articles ID：110003396109, CiNii Books ID：AN00246019
  • Tracking of the Orbit using Genetic Algorithm and Fuzzy Control in Robotic Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    Hatanaka T.; Kaneko Y.; Kobayashi K.; Yamane S.; Ohshima K.
    Pre-Prints of the National Meeting of JWS, Number：55, First page：82, Last page：83, 26 Sep. 1994
    Japan Welding Society, Japanese
    CiNii Articles ID：110003428087, CiNii Books ID：AN10273925
  • Sensing of the Weld Pool in Pulsed MIG Welding by Multi-layered Fuzzy Inference　　　　　　　　　　　　　　　
    Kaneko Y.; Miyazawa M.; Kubota T.; Yamane S.; Ohshima K.
    Pre-Prints of the National Meeting of JWS, Number：55, First page：78, Last page：79, 26 Sep. 1994
    Japan Welding Society, Japanese
    CiNii Articles ID：110003428085, CiNii Books ID：AN10273925
  • Neuro-Fuzzy Control of Weld Pool in Pulsed MIG Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    KANEKO Yasuyoshi; IISAKA Tatsuya; YAMANE Satoshi; OHSHIMA Kenji
    quarterly journal of the Japan Welding Society, Volume：12, Number：3, First page：374, Last page：378, 05 Aug. 1994
    This paper deals with the problem concerning the sensing and the controlling of weld pool. In order to obtain the high quality of the welding result, it is important to control the weld pool depth in the robotic welding regardless of the external disturbance such as an irregular change of the groove gap. The method of controlling the weld pool depth without mathematical model is discussed. Since it is difficult to directly measure the depth, the depth is estimated from the surface shape of the weld pool, the groove gap, and the welding current. A neural network is used to estimate the depth without mathematical model. The weld pool depth is controlled from the output of the neural network by using the fuzzy controller. The validity of the neural network and of the fuzzy controller was verified by the welding experiments.
    Japan Welding Society, Japanese
    ISSN：0288-4771, CiNii Articles ID：110003423336, CiNii Books ID：AN1005067X
  • Construction of Fuzzy Model and Fuzzy Control of the Penetration in Pulsed MIG Welding.　　　　　　　　　　　　　　　
    Iisaka T.; Miyazawa M.; Kaneko Y.; Kubota T.; Yamane T.; Ohsima K.
    Pre-Prints of the National Meeting of JWS, Number：54, First page：160, Last page：161, 13 Mar. 1994
    Japan Welding Society, Japanese
    CiNii Articles ID：110003427947, CiNii Books ID：AN10273925
  • Tracking of Orbit with Neuro-Fuzzy Controller and Hopfield Network　　　　　　　　　　　　　　　
    金子 裕良; 成嶋 和行; 大嶋 健司; 山根 敏
    Volume：47, First page：207, Last page：208, 27 Sep. 1993
    本研究では多関節ロボットを用いて3次元構造物上の軌道を追跡する方法について検討する。溶接分野においては、ロボット手先の姿勢が被溶接物および軌道に対して垂直であることが望ましい。しかし被溶接物の形状によってはロボット手先と被溶接物との干渉を避けるために手先姿勢を変化させる必要がある。特に直角の曲がり角を持つ軌道を追跡する場合の手先姿勢の決定は重要な課題である。このために、望ましい溶接姿勢、追跡性能および被溶接物との干渉を考慮し、ホップフィールドネットワークにより手先姿勢を予見的に決定する。軌道はCCDカメラを用いてセンシングし、ニューロ・ファジィ制御により追跡を行う。
    Japanese
    CiNii Articles ID：110002884630, CiNii Books ID：AN00349328
  • Fuzzy control of seam tracking and torch posture with arm type robots.　　　　　　　　　　　　　　　
    馬 培軍; 里野 光; 金子 裕良; 山根 敏; 大嶋 健司
    Volume：47, First page：51, Last page：52, 27 Sep. 1993
    平面にパイプを溶接する場合のロボットの知能化について考察する。すなわち、溶接線に対してロボット手先姿勢を一定に保ちながら軌道の追跡を行う。ここではライン状レーザとCCDカメラにより溶接線を検出する。手先の運動方程式は複雑となるので、姿勢制御と溶接線追跡には式を必要としないファジィ制御を用いる。このとき、最適なファジィ変数を求めるためにニューラルネットワークと最急降下法を用いる。追跡実験においてファジィ制御の有効性を確認する。
    Japanese
    CiNii Articles ID：110002884552, CiNii Books ID：AN00349328
  • Sensing and Controlling of the Weld Pool by the Fuzzy Inference　　　　　　　　　　　　　　　
    Kaneko Y.; yamane S.; Iisaka T.; Kubota T.; Ohshima K.
    Pre-Prints of the National Meeting of JWS, Number：53, First page：178, Last page：179, 31 Aug. 1993
    Japan Welding Society, Japanese
    CiNii Articles ID：110003431644, CiNii Books ID：AN10273925
  • Application of Neuro-fuzzy Control to the Tracking of the orbit　　　　　　　　　　　　　　　
    Ma P.; Narushima K.; Kaneko Y.; Yamane S.; Ohshima K.
    Pre-Prints of the National Meeting of JWS, Number：53, First page：182, Last page：183, 31 Aug. 1993
    Japan Welding Society, Japanese
    CiNii Articles ID：110003431646, CiNii Books ID：AN10273925
  • Sensing and Neuro-Fuzzy Control in Fillet MIG Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    Kaneko Yasuyoshi; Kohashi Yoshiaki; Ohshima Kenji; Yamane Satoshi
    Pre-Prints of the National Meeting of JWS, Number：52, First page：150, Last page：151, 15 Mar. 1993
    Japan Welding Society, Japanese
    CiNii Articles ID：110003431504, CiNii Books ID：AN10273925
  • Fuzzy Control and Neural Network in Tracking of Welding line　　　　　　　　　　　　　　　
    Narushima Kazuyuki; Matumoto Haruyuki; Kaneko Yasuyoshi; Ohshima Kenji; Yamane Satoshi; Iizuka Tadayuki
    Pre-Prints of the National Meeting of JWS, Number：52, First page：148, Last page：149, 15 Mar. 1993
    Japan Welding Society, Japanese
    CiNii Articles ID：110003431503, CiNii Books ID：AN10273925
  • Neuro-Fuzzy Control of Weld Pool in Pulsed MIG Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    Yamane S.; Kohashi Y.; Kaneko Y.; Kubota T.; Ohshima K.
    Pre-Prints of the National Meeting of JWS, Number：52, First page：146, Last page：147, 15 Mar. 1993
    Japan Welding Society, Japanese
    CiNii Articles ID：110003431502, CiNii Books ID：AN10273925
  • Sensing and Fuzzy Control of Weld Pool in Pulsed MIG Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    YAMANE Satoshi; OHSHIMA Kenji; KOHASHI Yoshiaki
    quarterly journal of the Japan Welding Society, Volume：10, Number：4, First page：46, Last page：51, 05 Nov. 1992
    This paper deals with some problems concerning the sensing and controlling of the weld pool. A good quality of the welding result can be obtained by keeping the weld pool shape constant. The system for sensing and controlling the weld pool is proposed. First, authors tried to take an image of the weld pool with a CCD shutter camera. A new method is proposed to clearly take the weld pool. The method is to reduce the welding current as small as possible while the shutter of the CCD camera opens for 1 [ms]. The weld pool shape can be obtained by the image processing. Next, the method is discussed for controlling the weld pool. It may be difficult to describe the state equations of the weld pool shape, since welding phenomena are described by partial differential equations. Therefore, authors control the weld pool shape with the fuzzy controller. In fuzzy control, it is important to determine the control rule and the fuzzy variables. A new method is proposed for designing the fuzzy controller. The weld pool width w (t) for the welding current u (t) is approximated by a first order system with the time delay T : dw (t)/dt=-λw (t)+bu (t-T). In the system with the time delay, when the gain of the conventional fuzzy controller increase, the response of the plant may become unstable. In order to improve the control performance, the fuzzy variables and the control rules are constructed from design knowledge of the controller for the first order system with the time delay. Namely the deviation e [n], its variation Δe [n], the prior manipulating variable Δu [n-1], and the manipulating variable Δu[n] are used as the fuzzy variables. The validity of proposed method was verified by the experiments.
    Japan Welding Society, Japanese
    ISSN：0288-4771, CiNii Articles ID：110003423185, CiNii Books ID：AN1005067X
  • Neuro and Fuzzy Control of Weld Pool in Pulsed MIG Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    Ohshima Kenji; Kaneko Yasuyoshi; Kohashi Yoshiaki; Kubota Takefumi; Yamane Satoshi
    Pre-Prints of the National Meeting of JWS, Number：51, First page：354, Last page：355, 01 Sep. 1992
    Japan Welding Society, Japanese
    CiNii Articles ID：110003427858, CiNii Books ID：AN10273925
  • Sensing and Fuzzy Control in Fillet MIG Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    Yamane Satoshi; Ohshima Kenji; Kaneko Yasuyoshi; Kohashi Yoshiaki; Kubota Takefumi
    Pre-Prints of the National Meeting of JWS, Number：51, First page：362, Last page：363, 01 Sep. 1992
    Japan Welding Society, Japanese
    CiNii Articles ID：110003427862, CiNii Books ID：AN10273925
  • Sensing and Fuzzy Control of Weld Pool Shape　　　　　　　　　　　　　　　
    Yamane S.; Ohshima K.; Kaneko Y.; Ikeya H.; Chen Q.
    Pre-Prints of the National Meeting of JWS, Number：49, First page：80, Last page：81, 25 Aug. 1991
    Japan Welding Society, Japanese
    CiNii Articles ID：110003427427, CiNii Books ID：AN10273925
■ Books and other publications
  • ＪＩＳハンドブック 溶接 2009 2　　　　　　　　　　　　　　　
    2008
  • ＪＩＳハンドブック 溶接 2009 1　　　　　　　　　　　　　　　
    2008
  • ＪＩＳハンドブック 溶接 2009 2　　　　　　　　　　　　　　　
    日本規格協会, 2008
  • ＪＩＳハンドブック 溶接 2009 1　　　　　　　　　　　　　　　
    日本規格協会, 2008
■ Lectures, oral presentations, etc.
  • 抵抗溶接環境における低周波磁界の計測とシミュレーション　　　　　　　　　　　　　　　
    2009
  • 抵抗溶接環境における低周波磁界の計測とシミュレーション　　　　　　　　　　　　　　　
    電気学会全国大会講演論文集, 2009
  • In Process Control of Weld Pool using Weaving Control in Switch Back Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    2008
    Poster presentation
  • Numerical simulation of weld pool in narrow gap GMA welding　　　　　　　　　　　　　　　
    2008
    Poster presentation
  • Estimation of Welding Voltage Using Neural Network in GMA Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    2008
    Poster presentation
  • スイッチバック溶接における溶融池のセンシングと協調制御　　　　　　　　　　　　　　　
    2008
  • スイッチバック溶接のバッキングレスV開先溶接に関する一連の研究　　　　　　　　　　　　　　　
    2008
  • ニューラルネットワークのロボット溶接への適応　　　　　　　　　　　　　　　
    2008
  • 協調制御システムによる高品質溶接　　　　　　　　　　　　　　　
    2008
  • 高効率溶接ロボットにおける溶融池の数値シミュレーション　　　　　　　　　　　　　　　
    2008
  • 抵抗溶接作業環境における誘導電流の数値解析　　　　　　　　　　　　　　　
    2008
  • 抵抗溶接作業環境における低周波磁界の測定　　　　　　　　　　　　　　　
    2008
  • In Process Control of Weld Pool using Weaving Control in Switch Back Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    2008
    Poster presentation
  • Numerical simulation of weld pool in narrow gap GMA welding　　　　　　　　　　　　　　　
    2008
    Poster presentation
  • Estimation of Welding Voltage Using Neural Network in GMA Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    2008
    Poster presentation
  • スイッチバック溶接における溶融池のセンシングと協調制御　　　　　　　　　　　　　　　
    溶接学会全国大会講演概要, 2008
  • スイッチバック溶接のバッキングレスV開先溶接に関する一連の研究　　　　　　　　　　　　　　　
    溶接学会全国大会講演概要, 2008
  • ニューラルネットワークのロボット溶接への適応　　　　　　　　　　　　　　　
    溶接学会全国大会講演概要, 2008
  • 協調制御システムによる高品質溶接　　　　　　　　　　　　　　　
    溶接学会全国大会講演概要, 2008
  • 高効率溶接ロボットにおける溶融池の数値シミュレーション　　　　　　　　　　　　　　　
    溶接学会全国大会講演概要, 2008
  • 抵抗溶接作業環境における誘導電流の数値解析　　　　　　　　　　　　　　　
    電気学会全国大会講演論文集, 2008
  • 抵抗溶接作業環境における低周波磁界の測定　　　　　　　　　　　　　　　
    電気学会全国大会講演論文集, 2008
  • 高効率溶接法による溶接溶融池の数値シミュレーション　　　　　　　　　　　　　　　
    2007
  • ニューラルネットワークによるパルスMIG 溶接における突出し長さの推定　　　　　　　　　　　　　　　
    2007
  • Measurement and Numerical Simulation of Electromagnetic Field in Arc Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    2007
  • Numerical Simulation of MIG Weld Pool in Switch Back Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    2007
  • In Process Control of Weld Pool using Weaving Control in Switch Back Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    2007
  • Torch Weaving and Feed-Forward Control of Back Bead in One Side Backing Less V Groove Welding Using Switch Back Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    2007
  • Cooperative Control of Robotic Welding System in One Side Backingless V Groove Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    2007
  • 二電極溶接法における溶接溶融池の数値シミュレーション　　　　　　　　　　　　　　　
    2007
  • スイッチバック溶接による溶接溶融池の制御　　　　　　　　　　　　　　　
    2007
  • V開先片面裏当てなしスイッチバック溶接におけるトーチ揺動方法および裏ビードのフィードフォワード制御　　　　　　　　　　　　　　　
    2007
  • 溶接作業環境における低周波磁界の数値解析と実測,電　　　　　　　　　　　　　　　
    2007
  • 高効率溶接法による溶接溶融池の数値シミュレーション　　　　　　　　　　　　　　　
    溶接学会全国大会講演概要, 2007
  • ニューラルネットワークによるパルスMIG 溶接における突出し長さの推定　　　　　　　　　　　　　　　
    溶接学会全国大会講演概要, 2007
  • Measurement and Numerical Simulation of Electromagnetic Field in Arc Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    Proc. of International Institute of Welding Commission XII , IIW Doc. XII-1930-07, 2007
  • Numerical Simulation of MIG Weld Pool in Switch Back Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    Proc. of International Institute of Welding Commission XII , IIW Doc. 212-1106-07, 2007
  • In Process Control of Weld Pool using Weaving Control in Switch Back Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    Proc. of International Institute of Welding Commission XII , IIW Doc. No. XII-1949-08, 2007
  • Torch Weaving and Feed-Forward Control of Back Bead in One Side Backing Less V Groove Welding Using Switch Back Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    Proc. of International Institute of Welding Commission XII , IIW Doc. No. XII-1931-07, 2007
  • Cooperative Control of Robotic Welding System in One Side Backingless V Groove Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    Proc. of IWJC-KOREA 2007, 2007
  • 二電極溶接法における溶接溶融池の数値シミュレーション　　　　　　　　　　　　　　　
    溶接学会全国大会講演概要, 2007
  • スイッチバック溶接による溶接溶融池の制御　　　　　　　　　　　　　　　
    溶接学会全国大会講演概要, 2007
  • V開先片面裏当てなしスイッチバック溶接におけるトーチ揺動方法および裏ビードのフィードフォワード制御　　　　　　　　　　　　　　　
    溶接学会全国大会講演概要, 2007
  • 溶接作業環境における低周波磁界の数値解析と実測,電　　　　　　　　　　　　　　　
    電気学会全国大会講演論文集, 2007
  • 狭開先溶接における溶融池の数値シミュレーション　　　　　　　　　　　　　　　
    2006
  • Numerical Simulation of Electromagnetic Field in Arc welding　　　　　　　　　　　　　　　
    2006
  • Sensing and Control of Welding Pool in Backingless V Groove Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    2006
  • Sensing and Seam Tracking of Welding Line in Backingless V Groove Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    2006
  • スイッチバック溶接における溶融池の数値シミュレーション　　　　　　　　　　　　　　　
    2006
  • 狭開先溶接における溶融池の数値シミュレーション　　　　　　　　　　　　　　　
    溶接学会全国大会講演概要, 2006
  • Numerical Simulation of Electromagnetic Field in Arc welding　　　　　　　　　　　　　　　
    Proc. of International Institute of Welding Commission XII, 2006
  • Sensing and Control of Welding Pool in Backingless V Groove Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    Proc. of International Institute of Welding Commission XII , IIW Doc. No. XII-1902-06, 2006
  • Sensing and Seam Tracking of Welding Line in Backingless V Groove Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    Proc. of International Institute of Welding Commission XII, 2006
  • スイッチバック溶接における溶融池の数値シミュレーション　　　　　　　　　　　　　　　
    溶接学会全国大会講演概要, 2006
  • ロボット溶接における溶接線の検出と追跡制御，溶接学会全国大会講演概要　　　　　　　　　　　　　　　
    2005
  • スイッチバック溶接による薄板溶接溶融池の制御　　　　　　　　　　　　　　　
    2005
  • スイッチバック溶接における溶接線の検出と追跡制御　　　　　　　　　　　　　　　
    2005
  • ロボット溶接における溶接線の検出と追跡制御，溶接学会全国大会講演概要　　　　　　　　　　　　　　　
    溶接学会全国大会講演概要, 2005
  • スイッチバック溶接による薄板溶接溶融池の制御　　　　　　　　　　　　　　　
    溶接学会全国大会講演概要, 2005
  • スイッチバック溶接における溶接線の検出と追跡制御　　　　　　　　　　　　　　　
    溶接学会全国大会講演概要, 2005
  • バッキングレスV開先溶接におけるセンシングと制御　　　　　　　　　　　　　　　
    2004
  • Control of Back Bead by Visual Robot in V-groove Welding without Backing Plate　　　　　　　　　　　　　　　
    2004
  • スイッチバック溶接における溶融池の画像処理と制御　　　　　　　　　　　　　　　
    2004
  • バッキングレスV開先溶接におけるセンシングと制御　　　　　　　　　　　　　　　
    溶接学会全国大会講演概要, 2004
  • Control of Back Bead by Visual Robot in V-groove Welding without Backing Plate　　　　　　　　　　　　　　　
    Proc. of International Institute of Welding Commission XII, 2004
  • スイッチバック溶接における溶融池の画像処理と制御　　　　　　　　　　　　　　　
    溶接学会全国大会講演概要, 2004
■ Research projects
  • A Study on Mag Welding Skill Support System Using Deep Learning and Augmented Reality　　　　　　　　　　　　　　　
    Japan Society for the Promotion of Science, Grants-in-Aid for Scientific Research, Grant-in-Aid for Scientific Research (C), 01 Apr. 2022 - 31 Mar. 2025
    Saitama University
    Grant amount(Total)：4160000, Direct funding：3200000, Indirect funding：960000
    Grant number：22K04709
  • Control and estimation of weld pool in visual robotic welding using deep learning　　　　　　　　　　　　　　　
    Japan Society for the Promotion of Science, Grants-in-Aid for Scientific Research, Grant-in-Aid for Scientific Research (C), 01 Apr. 2019 - 31 Mar. 2022
    Yamane Satoshi, Saitama University
    Grant amount(Total)：4290000, Direct funding：3300000, Indirect funding：990000
    Deep learning was applied to estimate the molten pool condition in a welding system. In order to do this, it is important to capture clear images of the molten pool. Therefore, we clarified good conditions for capturing images of the molten pool by considering the characteristics of visual sensors and the spectral characteristics of the arc and molten pool. Using this method, the molten pool image was used as an input to Resnet50, a deep learning system, to estimate the molten state of the root of the groove for V-gap welding with gap variation. The boundary between the molten and unmolten areas was estimated from the molten pool image using semantic segmentation, and this was applied to weld line imitation control.
    Grant number：19K05076
  • Fundamental of 3D adaptive model in Robotic welding　　　　　　　　　　　　　　　
    Japan Society for the Promotion of Science, Grants-in-Aid for Scientific Research, Grant-in-Aid for Scientific Research (C), 01 Apr. 2015 - 31 Mar. 2019
    YAMANE Satoshi, Saitama University
    Grant amount(Total)：4810000, Direct funding：3700000, Indirect funding：1110000
    In order to perform three-dimensional modeling using arc welding technology, a method of melting the electrode wire with low heat input is effective. In this study, I proposed the welding method with low heat input under the arc welding using the arc welding robot. For this purpose, I performed high-speed cooperative control between the characteristics of the welding power source and the electrode wire feed rate. Thus, the low heat input welding method was achieved. In addition, I examined a method for observing the melting area using a CMOS camera, and clarified how to construct an optical system.
    Grant number：15K06456
  • Development of Automatic Control System in Plasma-MIG Hybrid Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    Japan Society for the Promotion of Science, Grants-in-Aid for Scientific Research, Grant-in-Aid for Scientific Research (C), 2011 - 2013
    YAMANE Satoshi, Saitama University
    Grant amount(Total)：5200000, Direct funding：4000000, Indirect funding：1200000
    The deep penetration can be obtained in plasma welding under inert shielding gas. The good mechanical property can be obtained due to the inert shielding gas, too. But efficiency of the welding is not good. On the other hand, a high efficiency of the welding was achieved by using MIG welding. The arc in MIG welding becomes unstable. In order to improve the arc stability, the hybrid welding system by using plasma and MIG welding was developed. The control circuit was made to synchronize the plasma welding with the MIG welding. Arc phenomena were analyzed by using the circuit and by taking with high speed video camera. The conditions for set up and welding were specified.
    Grant number：23560862
  • Sensing and Control of weld pool in MIG welding with neural network arc sensor　　　　　　　　　　　　　　　
    Japan Society for the Promotion of Science, Grants-in-Aid for Scientific Research, Grant-in-Aid for Scientific Research (C), 2004 - 2005
    YAMANE Satoshi, Saitama University
    Grant amount(Total)：3300000, Direct funding：3300000
    In order to get a high quality of the welding, the stable back bead is required during the welding. By using conventional welding method, the backing plates are needed to support the weld pool. If the enough weld pool can not be obtained into the backing metal plates, there is some notch. If the strong force acts on the notch, the crack takes place. In order to avoid the crack, the control of the weld pool is important and depends on the arc length and the wire extension. For this purpose, the sensing of the arc length and the wire extension are carried out. Since the behavior of the wire extension is nonlinear, it is difficult to describe the differential equation. The neural network is suitable to describe the nonlinear characteristic. The arc length and the wire extension are estimated by using the knowledge of the skill welders and the fundamental experiment result, i.e., the neural network is constructed to estimate the wire extension. If the extension is given, the arc length is calculated by using the relationship between the current and the torch voltage. In order to train the neural network, the pulsed MIG welding is carried out on the flat plate. It is taken by the high speed video camera, every 1ms. The welding current, the voltage and the wire extension are measured, too. These data are used to the training data for the neural network. In the pulsed MIG welding, the melting of the wire depends on the Joule heat, i.e., the effective value of the voltage and the current are related to the wire melting. It depends on the current, wire extension length and the wire feed rate. By using this knowledge, the input variables are determined in the neural network for the estimation of the wire extension. Sampling periods is 10ms. The data during 50ms are used as the training data. The neuron in the input layer is 20. The output is 1. That is, the extension wire is estimated by using the current, the voltage and the wire feed rate. Moreover, the control of the weld pool is considered in the butt welding for the base metal with 12mm thickness and 45 degree groove without the backing plates. By carrying out the fundamental experiments, the welding conditions are investigated. The weld pool was control according to the gap, so as to get the high quality of the welding.
    Grant number：16560626
  • Adaptive Control of Back Bead and Bead Height under Gap Variation in Narrow Gap Robotic Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    Japan Society for the Promotion of Science, Grants-in-Aid for Scientific Research, Grant-in-Aid for Scientific Research (C), 2003 - 2004
    KANEKO Yasuyoshi; YAMANE Satoshi, Saitama University
    Grant amount(Total)：3500000, Direct funding：3500000
    If the amount of the deposited metal becomes big in the narrow gap, the bead height becomes high. In this case, the arc heat is given on the weld pool and is not given to the root edge. Lack of fusion takes place and cause the problem concerning the mechanical strength. Therefore, in general, the amount of the deposited metal is determined so that the bead height is less than 4mm. It takes more than three times of the torch traveling from the beginning to the end of the welding line, when the thickness of the metal plates is over 12mm. Moreover, the arc behavior depends on the welding power source characteristic ; the electrode wire feed rate and the welding torch motion. The short arc length is necessary to get a high quality of the welding.
    In order to control the bead height and the back bead, authors propose a cooperative control method of the welding equipments including the power source, the electrode wire feeder and the welding robot by using the computer network.
    Authors try to not only oscillate the welding torch on the groove at 10 Hz, but also move along the weaving centre back and forth like switch back, i.e., authors propose the switch back welding method.
    First, the authors move the weaving centre forward, to pre-heat the root edges of the base metal by the arc. The stable back bead is formed without the lack of fusion. The mentioned welding process is called forward process. Next, the authors move weaving centre backward to deposit droplets to the root edges and to the groove surface, so that the desired bead height is obtained. This is called backward process. If the arc length becomes long, it is difficult to give the heat to the root edge and a lack of fusion in the joint part takes place. In order to observe the weld pool, it is useful to use a CCD camera. But, it is difficult to apply the observation method of the weld pool, which is proposed for thin plate welding, i.e., it is important that the shutter of the CCD camera is synchronized with torch oscillating. In this paper, the shutter of the CCD camera is opened when the torch passes on the centre of the weaving. In the switch back welding, there are many parameters of welding conditions, such as traveling speed of the torch, the current, the wire feed rate and so on. To find the optimum parameters of the welding conditions, the numerical model of the weld pool is described by using an equation of heat conduction. It takes long time to solve the numerical model by applying the finite difference in a numerical analysis. In stead of the numerical model, the fuzzy model of the weld pool is proposed to save the calculation time. Its model is adjusted by using the numerical results. The optimum stroke length is estimated from 4 to 6mm gap. In order to verify the validity of the fuzzy model and the proposed welding method, the experiment is carried out under the variation of the gap. A good result of the welding can be obtained, i.e., the smooth surface bead and wide back bead are obtained.
    Grant number：15560621
  • Seam Tracking and Detection of Groove by using Neural Network in Robotic Welding　　　　　　　　　　　　　　　
    Japan Society for the Promotion of Science, Grants-in-Aid for Scientific Research, Grant-in-Aid for Scientific Research (C), 2000 - 2001
    YAMANE Satoshi; KANEKO Yasuyoshi; OSHIMA Kenji, Saitama University
    Grant amount(Total)：700000, Direct funding：700000
    In this study, where backing plate or backing material are not used, one side back bead welding system is proposed to obtain a good welding result without the variation of the root gap. In the system, the torch is not only oscillated in the groove, but also moved before and behind like the switch back. During the forward process, a heat is given and is melted the base material and its root edge. During backward process, the droplet is deposited at the root edge and the bridge is formed. After that, the torch is moved forward by high-speed before burn through is generated. This torch motion is repeated. Therefore, there is no incomplete fusion and the stable back bead is obtained.
    For this purpose,
    1) The system is constructed to do the cooperative control of the torch motion (weaving width, welding speed), the wire feed rate and the power source characteristic, i.e., the stable weld pool penetration is kept and the seam tracking is carried out. The pulsed current becomes peak where the torch approaches the root edge. The droplet is deposited on the root edges. The interface circuit between computer and welding robot, the welding power source and the wire feeder was made, and the cooperative control of the wire feed rate and current waveform was carried out according to the torch position.
    2) The technique is proposed for enabling the real-time sensing of the arc length and the extension length of the electrode wire in transient response.
    3) The neural network models are constructed by using the extension length in the beginning of the welding, and the welding current at each sampling, the wire feed rate. Its model output is the arc length and the extension length.
    The transient response is obtained by carrying out the fundamental welding experiment. The validity of this neural network is confirmed by comparing the output of the model with the experimental result. It is shown that the extension length and the arc length from voltage and current can be estimated and the neural network model is applicable as a sensor of the arc length. By using its model, it is possible to detect the groove shape during the forward process in the switch back motion.
    Grant number：12650709
  • Study on Control Of Weld Pool Shape And Cooling Rate By Using Fuzzy-Neural Network　　　　　　　　　　　　　　　
    Japan Society for the Promotion of Science, Grants-in-Aid for Scientific Research, Grant-in-Aid for Scientific Research (A), 1995 - 1996
    OSHIMA Kenji; KANJYOU Yoshihiro; SUGITANI Yuji; KUBOTA Takefumi; KANEKO Yasuyoshi; YAMANE Satoshi, Saitama University
    Grant amount(Total)：5000000, Direct funding：5000000
    Knowledge based information processing and control of welding robots by using fuzzy neural network is discussed. The authors apply the fuzzy-neural network to estimate weld pool penetration depth and cooling time, and control welding current and cooling time by fuzzy control.
    First, images of weld pool surface and gap are taken with CCD cameras, simultaneously. By using image processing, pool surface shape and gap are obtained. Next, the authors made neural networks to estimate the weld pool shape (the penetration depth and the back bead width) and heat input to base metals, which corresponds to the welding current. The penetration depth is detected by using the fuzzy neural network and the information such as the weld pool surface, the gap and the current in case of the variation of the gap. By using multi-layred fuzzy control, the current is controlled to keep the estimated penetration depth the desired value.
    Neural networks are constructed to estimate the cooling time by using gap, current and welding speed. Training data of neural network are mede by carrying out numerical simulations concerning heat transfer in the weld pool. Current and welding speed are determined by using neural networks to get the desired cooling rate, and are applied to the welding. A good quality of the welding is obtained.
    The authors consider the simulation result and propose switch back welding to get the stable back bead and desired cooling rate. The validity of the one-side back bead welding without backing is verified to carry out simulations and experiments.
    Grant number：07555511
  • 各種センサを持つエキスパートロボットによるGMA溶接の全自動化に関する研究　　　　　　　　　　　　　　　
    1992 - 1992
    Grant amount(Total)：5400000, Direct funding：5400000
    Grant number：04452283
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