Учени създадоха нов метод за разпознаване на материала при лазерно рязане

14.10.2021   |   Начало»Бизнес

Редактор
Пепа Петрунова

Редактор
Пепа Петрунова

Учени от Лабораторията по компютърни науки и изкуствен интелект (CSAIL) при Масачузетския технологичен институт (MIT) изобретиха нов тип интелигентна система за определяне на вида на материала за машини за лазерно рязане.

Системата, наречена SensiCut, използва дълбоко самообучение (deep learning) и оптичен метод, наречен "speckle sensing" – техника, която използва лазер, за да определи микроструктурата на повърхността на материала с помощта на само един add-on за разпознаване на изображения.

Според учените SensiCut е по-надеждна както от традиционния подход, базиран на камери, при който лесно може да се сбърка вида на материала, така и от метода с използване на стикери от типа на QR кодовете, който става неприложим, след като парчето с кода бъде отрязано.

Те са убедени, че със SensiCut може да се постигне много – да се предпазят потребителите от опасни отпадъци, да се получат специфични знания за материалите, да се предложат фини корекции при рязането за по-добри резултати и дори да се гравират различни предмети като дрехи или корпуси на телефони, изработени от няколко материала.

"Като подобряваме стандартните машини за лазерно рязане със сензори за изображения без обективи, ние лесно можем да идентифицираме често срещани материали в работилниците и да намалим отпадъците", заяви Мустафа Дога Доган, докторант в CSAIL. "Правим това, като използваме микроструктурата на материала, която е уникална дори при визуално подобни материали от друг тип. Иначе ще трябва да гадаете, кой е правилният материал в голяма база от данни", допълва той.

С цел да тестват изобретението, учените обучават SensiCut с над 38 000 изображения на 30 различни типа материали, след което системата се научава да прави разлика между акрил, пенопласт и стирол и дори да предлага настройки за мощност и скорост.

Според изследователите освен в лазерното рязане, сензорната технология на SensiCut би могла да намери приложение и в друго производствено оборудване като 3D принтери.

Ключови думи: MIT   сензори   дълбоко самообучение   лазерно рязане  

Област: Автоматизация