スマートレーザーカッターシステムがさまざまな素材を検出
コンピューターの追加により、レーザーカッターは急速に比較的シンプルで強力なツールになり、金属、木材、紙、プラスチックを切り刻むことができるソフトウェア制御機械を備えています。しかし、ユーザーは依然として視覚的に類似した素材の備蓄を区別するのに苦労しています。
チームがSensiCut
SensiCutは、潜在的に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切断調整を提案し、複数の材料で構成される衣服や電話ケースなどのさまざまなアイテムを彫刻することさえできます。このシステムは、材料のミクロンレベルの表面構造を活用します。これは、他のタイプと視覚的に類似している場合でも、独自の特性です。それがなければ、大規模なデータベースから正しい材料名を推測する必要があります。
カメラを使用するだけでなく、ステッカータグ（QRコードなど）も個々のシートでそれらを識別するために使用されています。ただし、レーザー切断中にコードがメインシートから切り取られた場合、将来の使用のためにコードを特定することはできません。また、間違ったタグが付けられていると、レーザーカッターは間違った材料タイプを想定します。チームは、38,000を超える画像の30の異なる材料タイプの画像で、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ました。これにより、アクリル、フォームボード、スチレンなどを区別し、電力と速度の設定に関する詳細なガイダンスを提供することもできます。
ある実験では、チームはフェイスシールドを作成しました。これには、ワークショップから透明な素材を区別する必要があります。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「ピンポイント」機能を使用してレーザーを動かし、シート上のあるポイントで材料タイプを識別します。レーザーは表面の非常に小さな特徴と相互作用し、光線は表面で反射され、イメージセンサーのピクセルに到達し、独自の2D画像を生成します。次に、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警告またはフラグを立てることができます。これは、レーザーで切断した場合、非常に有毒な炎になる可能性があることを意味します。
スペックルイメージング技術は、RaspberryPiZeroマイクロプロセッサボードのような低コストの既製のコンポーネントを備えたレーザーカッターの内部で使用されました。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て3Dプリントしました。
チームは、レーザーカッターだけでなく、SensiCutのセンシングテクノロジーを最終的に3Dプリンターなどの他の製造ツールに統合できると考えています。また、材料構成に関連する変数である厚さ検出を追加することにより、システムを拡張することも計画しています。
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