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Aprendizaje automático con las cuchillas de PCD
Cuando se solicita una calidad de superficie especial, normalmente se utilizan herramientas con cuchilla de diamante, ya que también satisfacen las máximas exigencias en cuanto a parámetros de corte y larga durabilidad. Las cuchillas de diamante policristalino (PCD) se caracterizan ya por una extremada resistencia al desgaste. No obstante, se deben sustituir o reafilar constantemente para mantener la eficiencia plena de la herramienta correspondiente. Ya que este tipo de componentes en MAPAL están sujetos a controles completos, se trata de una fase de trabajo que, ya de por sí, requiere mucho tiempo. Cada una de las cuchillas se debe inspeccionar en busca de posibles fallos de producción a nivel microscópico. Hasta hace poco, en MAPAL este proceso todavía se hacía exclusivamente a mano y con otros entrenados mediante el ocular. "Uno de muchos procesos clásicos donde las tecnologías de aprendizaje automático pueden proporcionar un apoyo crucial", cuenta Joshua Roth orgulloso sobre su codesarrollo.
"Uno dei tanti processi classici in cui le tecnologie di deep learning possono fornire un supporto cruciale"
Feedback mirato per l’utente
"I dipendenti non devono più esaminare ogni singolo componente al microscopio. Ora dispongono di un vassoio che può essere dotato di un numero preciso di taglienti. I taglienti vengono in seguito registrati automaticamente e caricati su Microsoft Azure Cloud, dove si trova un modello di rilevamento oggetti addestrato a rilevare i difetti microscopici del materiale e fornire un feedback mirato all’utente", dichiara Joshua Roth, spiegando come funziona la pipeline implementata. Il processo di imaging è concepito per supportare il rilevamento delle rotture e, grazie alla preselezione, genera un valore aggiunto per la produzione. Neanche il computer è in grado di scoprire tutto. Quindi, alla fine del controllo di qualità, decide sempre l’essere umano.
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