Sistema de corte a laser inteligente detecta materiais diferentes

Com a adição de computadores, os cortadores a laser tornaram-se rapidamente uma ferramenta relativamente simples e poderosa, com máquinas de controle de software que podem cortar metais, madeiras, papéis e plásticos. Mas os usuários ainda enfrentam dificuldades para distinguir entre os estoques de materiais visualmente semelhantes.

Uma equipe criou SensiCut , uma plataforma inteligente de detecção de material para cortadoras a laser. Em contraste com as abordagens convencionais baseadas em câmeras que podem facilmente identificar materiais erroneamente, o SensiCut identifica materiais usando aprendizado profundo e um método óptico chamado detecção de manchas, uma técnica que usa um laser para detectar a microestrutura de uma superfície, habilitada por apenas um sensor de imagem adicional. sobre.

SensiCut poderia proteger os usuários contra resíduos perigosos, fornecer conhecimento específico do material, sugerir ajustes sutis de corte para obter melhores resultados e até mesmo gravar vários itens como roupas ou capas de telefone que consistem em vários materiais. O sistema aproveita a estrutura de superfície de nível mícron de um material, uma característica única, mesmo quando visualmente semelhante a outro tipo. Sem ele, uma suposição educada teria que ser feita sobre o nome correto do material de um grande banco de dados.

Além de usar câmeras, etiquetas adesivas (como códigos QR) também foram usadas em folhas individuais para identificá-las. No entanto, durante o corte a laser, se o código for cortado da folha principal, ele não poderá ser identificado para usos futuros. Além disso, se uma etiqueta incorreta for anexada, o cortador a laser assumirá o tipo de material errado. A equipe treinou a rede neural profunda da SensiCut em imagens de 30 tipos de materiais diferentes de mais de 38.000 imagens, onde poderia diferenciar entre coisas como acrílico, espuma e estireno e até fornecer mais orientações sobre configurações de potência e velocidade.

Em um experimento, a equipe construiu um protetor facial, o que exigiria a distinção entre materiais transparentes de uma oficina. O usuário primeiro selecionaria um arquivo de design na interface e, em seguida, usaria a função “pinpoint” para fazer o laser se mover para identificar o tipo de material em um ponto da folha. O laser interage com as características muito pequenas da superfície e os raios são refletidos, chegando aos pixels do sensor de imagem e produzindo uma imagem 2D única. O sistema pode alertar ou sinalizar ao usuário que sua folha é de policarbonato, o que significa chamas potencialmente altamente tóxicas se cortadas por um laser.

A técnica de imagem speckle foi usada dentro de um cortador a laser com componentes de baixo custo, como uma placa de microprocessador Raspberry Pi Zero. Para torná-lo compacto, a equipe projetou e imprimiu em 3D uma carcaça mecânica leve.

Além dos cortadores a laser, a equipe prevê que a tecnologia de detecção da SensiCut possa eventualmente ser integrada a outras ferramentas de fabricação, como impressoras 3D. Eles também planejam estender o sistema adicionando detecção de espessura, uma variável pertinente na composição do material.