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Apprentissage automatique pour la coupe PCD
Lorsque la qualité de la surface est essentielle, nous utilisons alors généralement des outils avec des lames en diamant, car ils fournissent de meilleures performances en matière de paramètres de découpe et de durée de vie. Les lames en matériaux diamantés polycristallins (PCD) présentent déjà une résistance extrême à l'usure. Toutefois, il faut les remplacer ou les affûter régulièrement afin de préserver les performances de chaque outil. Comme ces composants sont soumis chez MAPAL à une inspection complète, cette étape est chronophage. Chaque lame doit en effet être inspectée au microscope à la recherche de la moindre erreur de fabrication. Jusqu'à récemment, cette procédure se faisait encore à la main chez MAPAL et nécessitait un regard exercé dans l'oculaire. « Il s'agit d'un de ces nombreux processus qui peuvent vraiment profiter des technologies de Deep Learning », explique Joshua Roth, très fier de sa contribution à cette évolution.
« Il s'agit d'un de ces nombreux processus qui peuvent vraiment profiter des technologies de Deep Learning »
L'utilisateur obtient une réponse précise
« Le collègue n'a plus besoin de placer chaque pièce sous un microscope. Il utilise aujourd'hui un plateau sur lequel il peut poser un certain nombre de lames. Les lames sont ensuite photographiées automatiquement et téléchargées sur le Microsoft Azure Cloud où se trouve un système de détection d'objets. Ce dernier a été entraîné pour reconnaître les erreurs microscopiques sur le matériel et pour fournir des informations précises à l'utilisateur », explique Joshua Roth au sujet de la procédure mise en place. Le rôle de ce processus d'imagerie consiste à renforcer la reconnaissance des bavures et à apporter une valeur ajoutée considérable au processus de production en permettant de trier en amont. Toutefois, même un ordinateur ne voit pas toujours tout. Par conséquent, la décision finale du contrôle de qualité est toujours prise par une personne en chair et en os.
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