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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"
ユーザーを対象としたフィードバック
｢従業員は、部品を一つ一つ顕微鏡で見る必要はありません。その代わりに、トレイに一定数の刃先をセットしておきます。そして、その刃先は自動的にキャプチャされ、Microsoft Azureクラウドにアップロードされます。微細な材料の欠陥を検出し、ユーザーにフィードバックするように学習された物体検出モデルがあります」とジョシュア・ロス氏は実装されたパイプラインの仕組みを説明します。イメージングプロセスはブレイクアウトの検出をサポートすることを目的に設計されており、事前に並べ替えることで生産工程に大きな付加価値をもたらします。コンピュータといえども、すべてを検知できるわけではありません。したがって品質管理の最後に決定するのは常に人です｣
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