Naukowcy zauważyli, że większość rzemieślników używających laserów do tworzenia przedmiotów tak robi
Zespół z Massachusetts Institute of TechnologyInstytut (MIT) zwiększył bezpieczeństwo tego procesu dzięki uczeniu maszynowemu. Naukowcy z Laboratorium Informatyki i Sztucznej Inteligencji opracowali technologię o nazwie SensiCut, platformę wykrywania materiałów dla wycinarek laserowych, która ostrzega je o potencjalnie niebezpiecznych materiałach.
Narzędzie składa się z niedrogiego sprzętukomponenty, takie jak płytka Raspberry Pi Zero umieszczona w 3D PCB. Moduł jest następnie podłączany do wycinarki laserowej, a sieć neuronowa narzędzia identyfikuje materiały na podstawie obrazu mikrostruktury powierzchni materiału.
Aby wytrenować algorytm SensiCut, poleceniewykorzystał ponad 38 tysięcy zdjęć i 30 rodzajów materiałów. Narzędzie może również dostarczyć wskazówek dotyczących korzystania z różnych prędkości cięcia i ustawień dla różnych materiałów.
„Uzupełnianie standardowych wycinarek laserowychDzięki bezsoczewkowym czujnikom obrazu możemy łatwo zidentyfikować wizualnie podobne materiały, które często można znaleźć w warsztatach, i zmniejszyć ogólną ilość odpadów. W tym celu wykorzystujemy strukturę powierzchni materiału na poziomie mikrona, co jest unikalną cechą nawet przy wizualnie podobnym do innego rodzaju materiału. Bez tego najprawdopodobniej musiałbyś odgadnąć poprawną nazwę materiału z dużej bazy danych ”- zauważyli naukowcy.
Czytaj:
Olbrzymia góra lodowa A74 zderza się z wybrzeżem Antarktydy
W Chinach odkryto dwa nowe gatunki dinozaurów
Czym jest efekt Kesslera, a także kiedy i do czego doprowadzi zderzenie satelitów na orbicie?