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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 de muchos procesos clásicos donde las tecnologías de aprendizaje automático pueden proporcionar un apoyo crucial"
Información concreta para el usuario
"El empleado ya no tendrá que poner cada pieza debajo del microscopio. Tiene una bandeja en la que puede colocar un determinado número de cuchillas. Las cuchillas se registran automáticamente y se cargan en la Azure Cloud de Microsoft. Allí hay un modelo de detección de objetos instruido en detectar fallos de material microscópicos e informa de forma concreta al usuario", explica Joshua Roth el funcionamiento de la fuente implementada. La técnica de imagen debe admitir la detección de estos fallos y, mediante la preclasificación, consigue un considerable valor añadido para el desarrollo de la producción. Incluso un ordenador no lo detecta siempre todo. Por esta razón, al final del control de calidad, siempre decide una persona.
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