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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。
｢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」
ユーザーを対象としたフィードバック
"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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