本发明涉及异常判定方法、异常时的处理方法、信息处理装置、焊接系统以及程序。
背景技术：
1、近年来，在各行业的生产现场中，进行了采用视觉传感器并对由视觉传感器得到的图像数据活用图像识别技术从而实现生产率提高、品质提高的尝试。在图像识别中，进行如下处理：以各种方法对导入的图像数据的特征进行分析，从图像提取特征点或者特征量，并基于它们辨识图像数据。
2、作为活用该图像识别技术并实现由自动化带来的生产率提高的领域的一例，存在焊接领域。在这样的领域中，例如可以列举专利文献1。在专利文献1中公开了，通过如下系统能够在单面焊接并且横向姿态时进行自动焊接，该系统具备：焊接机器人，其在形成于沿铅垂方向排列的两个被焊接构件之间的沿水平方向延伸的坡口中，在将焊接行进方向设为前方向时，使焊炬向前下方向和后上方向交替地摆动的同时进行电弧焊；相机，其拍摄通过电弧焊而在坡口产生的电弧以及熔池；检测部，其对由相机拍摄到的相机图像中的熔池的前端部的位置进行检测；以及决定部，其在电弧与熔池的前端部的距离处于规定的范围的情况下，基于该距离决定焊接速度的校正量。
3、现有技术文献
4、专利文献
5、专利文献1：日本国特开2021-79444号公报
技术实现思路
1、发明要解决的课题
2、在各种生产现场中，不限于专利文献1中公开的焊接领域的用途，可能存在外部干扰。焊接中的外部干扰例如可以列举工件的错位、气体流量的减少、磁偏吹、焊丝进给的不稳定、电流供给的不稳定、向工件的油附着、工件的锈(以后，也称为氧化覆膜)、向工件的溅射附着等。如上述那样，图像识别技术从图像数据提取特征点，当列举外部干扰的产生显著的焊接为例时，例如由于工件的氧化覆膜、溅射附着而产生被拍摄体或被拍摄体的一部分被隐藏，特征点无法识别的状况、或特征点急剧地变化的状况。
3、另外，当产生气体流量的减少、磁偏吹等外部干扰时，引起电弧不稳定、熔池的摇摆等，产生特征点急剧地变化的状况。这样，当由于外部干扰而产生特征点自身无法识别的情况、或被拍摄体急剧地变化从而特征点被误识别的情况时，有可能对基于特征点的图像数据的辨识造成不良影响。即，无法判别图像数据上的特征点为不可识别或者为误识别，当辨识图像数据时，对后阶段的处理工序带来影响。需要说明的是，专利文献1关于这样的外部干扰的影响未进行任何考虑。因此，在专利文献1的方法中，产生如下可能性：由于外部干扰而对图像数据的辨识造成不良影响，结果是对焊接速度的校正量带来影响，自动化变得困难。
4、因此，谋求即使产生外部干扰也能够判定图像数据上的特征点为不可识别、误识别的异常判定技术以及针对判定出的异常用于使其不对图像数据的辨识带来影响的处理技术。
5、因而，本发明的目的之一在于提供即使在产生外部干扰的环境下也能够判定图像数据上的特征点的异常的异常判定方法。并且，其目的还在于提供针对由该异常判定方法判定出的异常使其不对图像数据的辨识带来影响的异常时的处理方法。并且，其目的还在于提供能够执行该异常判定方法的控制装置、焊接系统以及程序。
6、用于解决课题的方案
7、为了解决上述课题，本发明具有以下的结构。即，一种异常判定方法，其判定从图像数据提取的一个或多个特征点的信息的异常，其中，
8、所述异常判定方法具有：
9、算出工序，算出根据所述一个或多个特征点的信息导出的几何学量数据；
10、异常检知工序，针对由所述几何学量数据构成的时间序列数据，使用与异常理由对应地预先设定的一个或多个异常检知方案检知异常；以及
11、判定工序，基于由所述一个或多个异常检知方案检知的检知结果，判定所述时间序列数据中的异常的产生。
12、另外，作为本发明的其他方式而具有以下的结构。即，一种异常时的处理方法，其按照由判定从图像数据提取的一个或多个特征点的信息的异常的异常判定方法得到的判定结果进行异常时的处理，其中，
13、所述异常时的处理方法具有针对时间序列数据中的产生了异常的期间的数据进行将该期间的数据除去、使用预先设定的值来校正以及利用产生异常紧前的值来校正中的任一个的处理工序，
14、所述异常判定方法具有：
15、算出工序，算出根据所述一个或多个特征点的信息导出的几何学量数据；
16、异常检知工序，针对由所述几何学量数据构成的时间序列数据，使用与异常理由对应地预先设定的一个或多个异常检知方案检知异常；以及
17、判定工序，基于由所述一个或多个异常检知方案检知的检知结果，判定所述时间序列数据中的异常的产生。
18、另外，作为本发明的其他方式而具有以下的结构。即，一种异常时的处理方法，其按照由判定从图像数据提取的一个或多个特征点的信息的异常的异常判定方法得到的判定结果进行异常时的处理，其中，
19、所述异常时的处理方法具有：
20、解析工序，解析时间序列数据中的异常的图案；以及
21、基于所述解析工序中的解析结果进行警报或进行针对异常理由的设定条件的校正的工序，
22、所述异常判定方法具有：
23、算出工序，算出根据所述一个或多个特征点的信息导出的几何学量数据；
24、异常检知工序，针对由所述几何学量数据构成的时间序列数据，使用与异常理由对应地预先设定的一个或多个异常检知方案检知异常；以及
25、判定工序，基于由所述一个或多个异常检知方案检知的检知结果，判定所述时间序列数据中的异常的产生。
26、另外，作为本发明的其他方式而具有以下的结构。即，一种信息处理装置，其判定从图像数据提取的一个或多个特征点的信息的异常，其中，
27、所述信息处理装置具有：
28、算出部，其算出根据所述一个或多个特征点的信息导出的几何学量数据；
29、异常检知部，其针对由所述几何学量数据构成的时间序列数据，使用与异常理由对应地预先设定的一个或多个异常检知方案检知异常；以及
30、判定部，其基于由所述一个或多个异常检知方案检知的检知结果，判定所述时间序列数据中的异常的产生。
31、另外，作为本发明的其他方式而具有以下的结构。即，一种焊接系统，其构成为包括判定从图像数据提取的一个或多个特征点的信息的异常的信息处理装置，其中，
32、所述信息处理装置具有：
33、算出部，其算出根据所述一个或多个特征点的信息导出的几何学量数据；
34、异常检知部，其针对由所述几何学量数据构成的时间序列数据，使用与异常理由对应地预先设定的一个或多个异常检知方案检知异常；以及
35、判定部，其基于由所述一个或多个异常检知方案检知的检知结果，判定所述时间序列数据中的异常的产生。
36、另外，作为本发明的其他方式而具有以下的结构。即，一种程序，其中，
37、所述程序使计算机执行如下工序：
38、算出工序，算出根据从图像数据提取的一个或多个特征点的信息导出的几何学量数据；
39、异常检知工序，针对由所述几何学量数据构成的时间序列数据，使用与异常理由对应地预先设定的一个或多个异常检知方案检知异常；以及
40、判定工序，基于由所述一个或多个异常检知方案检知的检知结果，判定所述时间序列数据中的异常的产生。
41、发明效果
42、根据本发明，即使在产生外部干扰的环境下，也能够判定图像数据上的特征点的异常。并且，能够基于判定出的异常，以不对图像数据的辨识带来影响的方式进行处理。
1.一种异常判定方法，其判定从图像数据提取的一个或多个特征点的信息的异常，
2.根据权利要求1所述的异常判定方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的异常判定方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的异常判定方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的异常判定方法，其特征在于，
6.根据权利要求1所述的异常判定方法，其特征在于，
7.一种异常时的处理方法，其按照由权利要求1至6中任一项所述的异常判定方法得到的判定结果进行异常时的处理，
8.根据权利要求7所述的异常时的处理方法，其特征在于，
9.一种异常时的处理方法，其按照由权利要求1至6中任一项所述的异常判定方法得到的判定结果进行异常时的处理，
10.一种信息处理装置，其判定从图像数据提取的一个或多个特征点的信息的异常，
11.一种焊接系统，其构成为包括判定从图像数据提取的一个或多个特征点的信息的异常的信息处理装置，
12.一种程序，其中，
