Die Forscher stellten fest, dass die meisten Handwerker, die Laser zur Herstellung von Objekten verwenden, dies tun
Team vom Massachusetts Institute of TechnologyDas Institute (MIT) hat diesen Prozess durch maschinelles Lernen sicherer gemacht. Wissenschaftler des Labors für Informatik und künstliche Intelligenz haben eine Technologie namens SensiCut entwickelt, eine Materialerkennungsplattform für Laserschneider, die sie vor potenziell gefährlichen Materialien warnt.
Das Tool besteht aus kostengünstiger HardwareKomponenten wie ein Raspberry Pi Zero Board, das in einer 3D-Platine untergebracht ist. Das Modul wird dann mit einem Laserschneider verbunden, und das neuronale Netz des Werkzeugs identifiziert Materialien anhand eines Bildes der Mikrostruktur der Materialoberfläche.
Um den SensiCut-Algorithmus zu trainieren, muss der Befehlverwendet über 38 Tausend Bilder und 30 Arten von Materialien. Das Werkzeug kann auch Anleitungen zur Verwendung verschiedener Schnittgeschwindigkeiten und Einstellungen für verschiedene Materialien geben.
„Ergänzung zu Standard-LaserschneidernMit linsenlosen Bildsensoren können wir visuell ähnliche Materialien, die häufig in Werkstätten vorkommen, leicht erkennen und den Gesamtabfall reduzieren. Dazu nutzen wir die Oberflächenstruktur des Materials im Mikrometerbereich, was auch bei optischer Ähnlichkeit mit einem anderen Material ein einzigartiges Merkmal ist. Ohne dies müssten Sie höchstwahrscheinlich den richtigen Namen des Materials aus einer großen Datenbank erraten “, stellten die Forscher fest.
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