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Apprendimento automatico per taglienti in PCD
Quando è richiesta una particolare qualità di finitura superficiale, si ricorre per lo più a utensili con taglienti diamantati, in quanto soddisfano le esigenze più elevate in termini di parametri di taglio e durata. I taglienti in diamante policristallino (PCD) presentano già un’elevata resistenza all'usura. Ciononostante, devono essere sostituiti o riaffilati spesso per mantenere alte le prestazioni del rispettivo utensile. Poiché tali componenti sono soggetti a un controllo al 100% da parte di MAPAL, si tratta naturalmente di una fase di lavoro che richiede molto tempo. Ogni tagliente deve essere esaminato singolarmente al microscopio, per individuare eventuali difetti di produzione. Fino a poco tempo fa, in MAPAL questo veniva fatto esclusivamente a mano, grazie all’occhio allenato all’uso dell’oculare. "Uno dei tanti processi classici in cui le tecnologie di deep learning possono fornire un supporto cruciale", riferisce Joshua Roth orgoglioso del suo contributo.
"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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