Ny AI-baseret algoritme gør laserarbejde mere præcist og sikrere

Forskerne bemærkede, at de fleste håndværkere, der bruger lasere til at skabe genstande, gør

dette er baseret på forsøg og fejl. Men de ønskede at skabe et mere pålideligt og gentageligt system.

Team fra Massachusetts Institute of TechnologyInstitute (MIT) har gjort denne proces sikrere ved hjælp af maskinlæring. Forskere ved Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory har udviklet teknologi kaldet SensiCut, en materialedetektionsplatform til laserskærere, der advarer dem om potentielt farlige materialer.

Værktøjet består af billig hardwarekomponenter såsom et Raspberry Pi Zero -kort, der er placeret i et 3D -printkort. Modulet tilsluttes derefter en laserskærer, og værktøjets neurale netværk identificerer materialer baseret på et billede af mikrostrukturen på materialets overflade.

For at træne SensiCut -algoritmen, kommandoenbrugt over 38 tusinde billeder og 30 typer materialer. Værktøjet kan også give vejledning i, hvordan man bruger forskellige skærehastigheder og indstillinger til forskellige materialer.

“Supplerende standard laserskærereMed linseløse billedsensorer kan vi let identificere visuelt lignende materialer, der ofte findes på værksteder og reducerer det samlede spild. For at gøre dette bruger vi overfladestrukturen af ​​materialet på mikroniveau, hvilket er en unik egenskab, selv når det visuelt ligner en anden type materiale. Uden dette ville du sandsynligvis skulle gætte det korrekte navn på materialet fra en stor database, ”bemærkede forskerne.

Læs videre:

Kæmpe isbjerg A74 kolliderer med Antarktis kyst

To nye dinosaurarter opdaget i Kina

Hvad er Kessler -effekten, og også hvornår og hvad vil kollisionen af ​​satellitter i kredsløb føre til?