Los investigadores observaron que la mayoría de los artesanos que utilizan láseres para crear objetos lo hacen
Equipo del Instituto de Tecnología de MassachusettsInstitute (MIT) ha hecho que este proceso sea más seguro mediante el aprendizaje automático. Los científicos del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial han desarrollado una tecnología llamada SensiCut, una plataforma de detección de materiales para cortadoras láser que les alerta sobre materiales potencialmente peligrosos.
La herramienta consta de hardware económicocomponentes como una placa Raspberry Pi Zero alojada en una PCB 3D. Luego, el módulo se conecta a un cortador láser y la red neuronal de la herramienta identifica los materiales basándose en una imagen de la microestructura de la superficie del material.
Para entrenar el algoritmo SensiCut, el comandoutilizó más de 38 mil imágenes y 30 tipos de materiales. La herramienta también puede proporcionar orientación sobre cómo usar diferentes velocidades de corte y configuraciones para diferentes materiales.
“Complementando las cortadoras láser estándarCon los sensores de imagen sin lentes, podemos identificar fácilmente materiales visualmente similares que se encuentran a menudo en los talleres y reducir el desperdicio general. Para hacer esto, utilizamos la estructura de la superficie del material a nivel de micras, que es una característica única incluso cuando visualmente es similar a otro tipo de material. Sin esto, probablemente tendría que adivinar el nombre correcto del material de una gran base de datos ”, anotaron los investigadores.
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