MITは、さまざまな材料を検出するためのインテリジェントなレーザー切断システムを開発しています

「SensiCut」は、レーザー切断機用のスマートな材料検知プラットフォームであり、30の一般的な材料を区別できます。

コンピューターの追加により、レーザー切断機はすぐに比較的シンプルで強力なツールになり、ソフトウェア制御によって金属、木、紙、プラスチックを切断するために使用できます。この独特の素材の組み合わせはとても魅力的ですが、それでもユーザーが視覚的に類似した素材を区別することは困難です。これらの素材では、間違った素材はぬるぬるした混乱を引き起こしたり、ひどい臭いを発したりする可能性があります。化学薬品が噴霧されます。

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MITコンピューター科学人工知能研究所（CSAIL）の科学者たちは、肉眼では見えない問題を解決する、レーザー切断機用のスマートマテリアルセンシングプラットフォームである「SensiCut」を提案しました。従来のカメラ方式は、素材を誤認しやすいため、SensiCutはそれと比較してより微妙な融合を採用しています。ディープラーニングと「スポットセンシング」と呼ばれる光学的手法を使用して材料を特定します。これは、レーザーを使用して表面の微細構造をセンシングする技術であり、イメージセンシングアドオンコンポーネントのみで実現できます。





SensiCutからの少しの助けが大きな役割を果たすかもしれません-それは有害廃棄物からユーザーを保護し、材料固有の知識を提供し、より良い結果を得るために微妙なカット調整を提案し、そして衣類や携帯電話のケースなどのあらゆる種類のアイテムを刻印することさえできます複数の材料。





MITのCSAIL博士課程の学生であるMustafaDoga Dogan氏は、「レンズレスイメージセンサーを使用して標準のレーザー切断機を強化することで、ワークショップで視覚的に類似した一般的な材料を簡単に識別し、全体的な無駄を減らすことができます」と述べています。材料のミクロンスケールの表面構造。これは、他のタイプと視覚的に類似している場合でも、独特の特性です。これらがないと、大規模なデータベースから正しい材料名について知識に基づいた推測を行う必要がある場合があります。 「」





カメラの使用に加えて、ステッカータグ（QRコードなど）も1枚の紙に使用してそれらを識別します。簡単そうに見えますが、レーザーカットの過程でホームページからコードが切り取られてしまうと、将来の使用に認識できなくなります。さらに、間違ったラベルが貼られていると、レーザーカッターは間違った材料タイプを使用します。





材料の種類をうまく区別するために、研究チームはSensiCutのディープニューラルネットワークをトレーニングし、30種類の材料タイプの38,000を超える画像をトレーニングしました。その後、アクリル、フォームボード、スチレンを区別し、さらにガイダンスを提供することもできます。電力と速度の設定について。

5000ｍｗ緑色レーザー



実験では、研究チームは、ワークショップの透明な素材を区別するために必要なマスクを作成することを決定しました。ユーザーは最初にインターフェースでデザインファイルを選択し、次に「正確な位置決め」機能を使用してレーザーを動かし、シート上の特定のポイントで材料タイプを識別します。レーザーは表面の小さな特徴と相互作用し、光は表面で反射し、イメージセンサーのピクセルに到達し、独自の2次元画像を生成します。システムは、シートがポリカーボネートであることをユーザーに通知またはマークすることができます。つまり、レーザーで切断すると、非常に有毒な炎が発生する可能性があります。





スペックルイメージング技術は、ラズベリースキンゼロマイクロプロセッサボードなどの低コストの既製のコンポーネントを使用して、レーザー切断機の内部で使用されます。コンパクトにするために、チームは軽量の機械式ハウジングを設計し、3次元で印刷しました。





チームは、レーザー切断機に加えて、SensiCutのセンシング技術が最終的に3Dプリンターなどの他の製造ツールに統合される可能性がある未来も構想しました。より多くのニュアンスを捉えるために、彼らはまた、厚さ検出（材料組成の関連変数）を追加することによってシステムを拡張することを計画しています。