Conozca más sobre los proyectos actuales:
PCD切れ刃における機械学習
特殊な表面品質が要求される場合は、切削パラメータや耐久性の面で高い要求を満たすダイヤモンド製の刃先を持つツールが通常使用されます。多結晶ダイヤモンド（PCD）で作られた切れ刃には、すでに非常に耐摩耗性があります。しかしその性能を維持するためには、何度も交換や再研磨をしなければなりません。このような部品はマパールで100％管理されているため、当然ながら非常に時間のかかる作業工程となります。刃先の一本一本に、製造上の欠陥がないかどうかをミクロの世界で確認する必要があります。これまでマパールでは、専ら手作業で行い、接眼レンズを通して訓練された目で行ってきました。｢ディープラーニングテクノロジーが重要なサポートを提供できる多くの古典的なプロセスの1つです｣と、ジョシュア・ロス氏は共同開発について誇らしげに語ります。
"One of many traditional processes in which deep learning technologies can provide decisive support."
Targeted feedback for users
"The employee no longer has to put every single part under a microscope. Now, he has a tray that can be loaded with a certain number of cutting edges. The cutting edges are then automatically recorded and uploaded to the Microsoft Azure cloud. This is where an object detection model is that is trained to recognise microscopic material defects and to provide the user with targeted feedback," says Joshua Roth, explaining how the implemented pipeline works. The imaging process is intended to support breakout detection and creates considerable added value for the production process by pre-sorting. Even a computer doesn't always find everything. That's why you need a person to make the final decision at the end of the quality control.
Be an important driver of digitisation and discover the exciting opportunities awaiting you in our IT department.
