SensiCut：材料を正確に識別する高度レーザーカッタープラットフォーム

コンピューターの導入によりレーザーカッターは比較的シンプルで強力なツールになり、ソフトウェアが金属、木材、紙、プラスチックを切断する機械を制御します。しかしユーザーは、見た目が似た材料の山から正しいものを判別することに依然として困難を抱えています。

チームがSensiCut を開発しました。レーザーカッター用のスマート材料センシングプラットフォームです。誤識別しやすい従来のカメラベースアプローチとは異なり、SensiCutはディープラーニングとスペックルセンシングと呼ばれる光学手法（レーザーで表面の微細構造をセンシング、画像センサーアドオン1つで実現）で材料を識別します。

SensiCutは有害廃棄物からユーザーを守り、材料固有の知識を提供し、より良い結果のための微妙な切断調整を提案し、複数材料で構成される衣類やスマホケースへの彫刻なども可能にします。システムは材料のミクロンレベル表面構造を活用します。これは見た目が似ていても固有の特性です。これがなければ、大規模データベースから正しい材料名を推測するしかありません。

カメラ以外に、ステッカータグ（QRコードなど）を個別シートに貼って識別する方法もありました。しかしレーザー切断中にコードが本体から切り離されると、以降の使用で識別不能になります。間違ったタグが貼られていれば、レーザーカッターは間違った材料タイプと判断します。チームは30種類以上の材質、38,000枚以上の画像でSensiCutの深層ニューラルネットワークを訓練し、アクリル、発泡ボード、スチレンなどを区別し、出力と速度設定のガイダンスも提供できるようにしました。

ある実験ではフェイスシールドを製作しました。ワークショップの透明材料を区別する必要があります。ユーザーはインターフェースで設計ファイルを選び、「ピンポイント」機能でレーザーを動かしてシート上の一点で材質を特定します。レーザーが表面の微細特徴と相互作用し、反射光が画像センサーのピクセルに到達し、ユニークな2D画像を生成。システムがポリカーボネートだと警告し、レーザー切断で猛毒な炎が出るリスクを伝えます。

スペックル撮像技術は、Raspberry Pi Zeroマイクロプロセッサーボードなど低コスト既製部品でレーザーカッター内部で使用されました。コンパクト化のため、チームは軽量機械ハウジングを設計・3Dプリントしました。

レーザーカッター以外にも、SensiCutのセンシング技術は将来的に3Dプリンターなど他の加工ツールへ統合可能とチームは構想しています。また厚み検出機能の追加も計画しており、材料構成の重要な変数となります。

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