Дослідники зазначили, що більшість майстрів, які використовують лазери для створення предметів, роблять
Команда з Массачусетського технологічногоінституту (MIT) зробила цей процес безпечнішим, використовуючи машинне навчання. Вчені з Лабораторії комп'ютерних наук та штучного інтелекту розробили технологію під назвою SensiCut — платформу для визначення матеріалів для лазерних різаків, яка попереджає про потенційно небезпечні матеріали.
Інструмент складається з недорогих апаратнихкомпонентів, таких як плата Raspberry Pi Zero, розміщена в 3D-друкованій платі. Потім модуль приєднується до лазерного різака, а нейронна мережа інструменту ідентифікує матеріали на основі зображення мікроструктури поверхні матеріалу.
Для навчання алгоритму SensiCut командавикористовувала більше 38 тис. зображень і 30 типів матеріалів. Інструмент також може підказати, як використовувати різні швидкості і настройки різання для різних матеріалів.
«Доповнивши стандартні лазерні різакибезлинзовий датчиками зображення, ми можемо легко визначати візуально схожі матеріали, які часто зустрічаються в майстернях, і скоротити загальну кількість відходів. Для цього ми використовуємо структуру поверхні матеріалу на микронном рівні, яка є унікальною характеристикою навіть при візуальному схожості з іншим типом матеріалу. Без цього вам, швидше за все, довелося б вгадувати правильна назва матеріалу по великій базі даних », - відзначили дослідники.
Читайте далі:
Гігантський айсберг A74 зіткнувся з узбережжям Антарктиди
У Китаї виявлені два нових види динозаврів
Що таке ефект Кесслера, а також коли і до чого призведе зіткнення супутників на орбіті