レーザー溶接の品質管理において、溶込み状態と溶接ビード形状の評価は極めて重要な役割を果たしています。本研究は、これらの複数の予測課題に同時に対応できる革新的なマルチタスク深層学習モデルを提案しています。このモデルは溶込み状態、溶込み深さ、および溶接ビード形状を高精度で予測することが可能です。 監視プラットフォームは、レーザー溶接プロセス中に相補型金属酸化物半導体カメラによって撮影された溶接プール画像に基づいています。提案されたモデルは、溶接プールの上部画像から抽出された時空間特徴と溶接パラメータを統合し、畳み込みニューラルネットワークと状態空間モデルに基づいた深層学習フレームワークを構築することで、空間的・時間的情報のより効率的な抽出と処理を実現しています。 さらに、開発されたモデルのロバスト性と汎化能力を向上させるための信頼性の高いデータセット構築方法が提案されています。テストセットに対する検証結果は優れた性能を示しており、溶込み状態の予測精度は99.35%に達し、溶込み深さの予測誤差は1.79ミリメートル、溶接断面の再構成精度は95.65%となっています。本研究は、レーザー溶接システムにおけるインサイチュ品質管理戦略に関する新たな知見と方法論を提供するものです。