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スマートレーザカッターシステム

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August, 31, 2021, Cambride--コンピュータを追加することでレーザカッターは、比較的簡素で強力なツールになった、金属、木材、紙およびプラスチックを切ることができる光る機械をソフトウエアが制御するからである。この興味深い材料のアマルガムは包括的であるが、ユーザは視覚的に似た材料の在庫間の困難な区別にまだ直面している。間違ったものが感傷的な混乱を引き起こし、恐ろしく臭い、さらに悪くすると有害な化学物質を排出する。

肉眼に完全に明らかでないかも知れないものに対処するためにMIT CSAILは、“SensiCut”を考案した。これは、レーザカッターのためのスマート材料センシングプラットフォーム。簡単に材料を誤認する従来のカメラベースアプローチに対して、SensiCutは、微妙な差異を利用する。それは、ディープラーニングと「スペクルセンシング」という光学的方法を利用してざいりょうを特定する。スペクルセンシングとは、レーザを使って表面のマイクロ構造を感知する技術、これにより1画像で、拡張センシングが可能になる。

SensiCutからわずかな支援は潜在的に、極めて有用である。それは、ユーザを危険な廃棄物から守り、材利用特化の知識を供給し、微妙な切断調整を提案して結果を改善する。また、衣類あるいは、多様な材料で構成される携帯ケースなど、様々なものでも深く彫り込む。

「レンズレス画像センサで標準的レーザカッターを拡大することで、われわれは、ワークショップで一般に見つかる類似の材料を簡単に視覚的に特定でき、全般的な無駄を省ける。われわれは、材料のマイクロレベル表面構造を利用することでこれを行う。視覚的に別のタイプに類似している時でさえ、それは独自の特性である。それなしでは、大きなデータベースから正しい材料名について根拠のある推測をしなければならない」とMustafa Doga Doganは説明している。同氏はMIT、CSAIL、Ph.D候補。

SensiCut動作
利用するカメラの向こうでは、スティッカータグ(QRコードなど)が特定のために個々のシートに使用されていいる。これは簡単に見えるが、レーザ切断中に、そのコードがメインシートから切り取られると、次の利用ではそれは特定できない。また、もし間違ったタグが貼りつけられていると、レーザカッターは、間違った材料タイプと見なす。

「これがどんな材料か」のラウンド(巡視)を成功させるためにチームは、38000の画像で、30の異なる材利用タイプ画像について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た。ここでは、アクリル、発泡ボード、スチレンなどの区別を行い、出力とスピード設定のガイダンスさえ行う。

ある実験で、チームはフェースシールド作製を決定した。これは、ワークショップからの透明材料間の区別を必要とする。ユーザは、まずインタフェースで設計ファイルを選択、次に、シートの1点でレーザを材料タイプが特定できるように動かす「ピンポイント」機能を使う。レーザは、表面の極薄特性と相互作用し、光線がそれから反射され、画像センサのピクセルに届き、独自の2D画像を生成する。システムは次に、ユーザに警告あるいはフラッグを示す、そのシートがポリカーボネートであることを知らせる。すなわち、もしレーザで切断すると、高い有毒フレームの可能性がある。

スペクルイメージング技術は、レーザカッター内で使われていた。低コスト、市販のコンポーネント、Raspberry Pi Zero顕微鏡ボードのようなものである。それをコンパクトにするためにチームは、軽量機械的筐体を設計、3Dプリントした。

レーザカッター以外で、チームは、SensiCutのセンシング技術が、他の製造ツール、3Dプリンタなどに最終的に組み込まれることを考えている。付加的ニュアンスを捉えるために、チームは、厚さ検出、材料組成に関連する変数を加えることでシステムを拡張する予定である。
(詳細は、https://www.csail.mit.edu)