В загроможденной и загруженной мастерской, безусловно, можно забыть, из какого вещества состоит данный лист материала, что делает резку лазером рискованной. Система SensiCut разработана, чтобы помочь, идентифицируя 30 различных материалов на основе их качества поверхности.
Экспериментальная установка, разрабатываемая в настоящее время в Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института, может быть добавлена к существующим установкам лазерной резки. Она состоит из четырех основных частей: лазерной указки, датчика изображения, микропроцессора Raspberry Pi Zero и аккумулятора. Все они заключены в корпус, напечатанный на 3D-принтере.
После того, как рассматриваемый материал разложен на станине для лазерной резки, на него направляется лазер SensiCut. Уникальная микроструктура поверхности материала заставляет лазерный свет отражаться обратно в виде характерного пятнистого рисунка, который улавливается датчиком изображения. Используя глубокую нейронную сеть на подключенном компьютере, система может сопоставить этот шаблон с одним из известных материалов.
Дисплей на экране компьютера впоследствии сообщает пользователю, что это за материал, и указывает идеальные настройки мощности и скорости для режущего лазера. Он также предлагает оптимальные варианты использования каждого материала, а также предупреждает операторов, если материал просто не следует резать лазером - некоторые пластмассы могут полностью расплавиться или выделять особенно токсичные пары при нагревании лазером.
SensiCut может дополнительно сканировать с помощью лазера всю поверхность плоского объекта, состоящего из нескольких материалов, определяя, какие области из каких веществ состоят. Затем он может направлять режущий лазер, когда он гравирует текст или графику на этом объекте, автоматически регулируя мощность и скорость лазера, когда он перемещается вперед и назад между различными материалами.
В настоящее время технология с точностью 98% определяет такие материалы, как различные типы пластика, металла, дерева и бумаги. Напротив, существующие системы, которые просто используют оптическую камеру для оценки визуальных характеристик материала, считаются гораздо менее точными.
SensiCut демонстрируется на видео ниже.
Умная установка лазерной резки, которая автоматически определяет, что она режет. Фото:
Источник: MIT
