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Machine Learning bei PKD-Schneiden
Wenn besondere Oberflächenqualität gefragt ist, kommen meist Werkzeuge mit Diamantschneiden zum Einsatz, da sie in punkto Schnittparameter und Langlebigkeit auch den höchsten Ansprüchen gerecht werden. Schneiden aus Polykristallinem Diamant (PKD) weisen bereits eine extreme Verschleißbeständigkeit auf. Dennoch müssen sie immer wieder ausgetauscht oder nachgeschliffen werden, um die volle Leistungsfähigkeit des jeweiligen Werkzeugs zu erhalten. Da solche Komponenten bei MAPAL einer 100%igen Kontrolle unterliegen, handelt es sich naturgemäß um einen sehr zeitintensiven Arbeitsschritt. Jede Schneide muss einzeln auf mögliche Produktionsfehler im mikroskopischen Bereich untersucht werden. Bis vor Kurzem noch geschah das bei MAPAL ausschließlich per Hand und mit geschultem Blick durchs Okular. „Einer von vielen klassischen Prozessen, in denen Deep-Learning-Technologien entscheidend unterstützen können“, berichtet Joshua Roth stolz über seine Mitentwicklung.
„Einer von vielen klassischen Prozessen, in denen Deep-Learning-Technologien entscheidend unterstützen können“
Zielgerichtes Feedback für den User
„Der Mitarbeiter muss nun nicht mehr jedes einzelne Teil unter ein Mikroskop legen. Sondern er hat einen Tray, den er mit einer bestimmten Anzahl an Schneiden bestücken kann. Die Schneiden werden dann automatisiert aufgenommen und in die Microsoft Azure Cloud hochgeladen. Dort liegt ein Object-Detection-Modell, das darauf trainiert ist, mikroskopische Materialfehler zu erkennen und dem User zielgerichtetes Feedback zu geben“, erklärt Joshua Roth die Funktionsweise der implementierten Pipeline. Das bildgebende Verfahren soll die Ausbruchserkennung unterstützen und schafft durch das Vorsortieren einen erheblichen Mehrwert für den Produktionsablauf. Selbst ein Computer entdeckt nicht immer alles. Daher entscheidet am Ende der Qualitätskontrolle stets der Mensch.
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