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Aprendizagem automática para lâminas de PCD
Quando é necessária uma qualidade de superfície especial, são normalmente utilizadas ferramentas com lâminas diamantadas, uma vez que satisfazem mesmo as mais elevadas exigências em termos de parâmetros de corte e durabilidade. As lâminas em diamante policristalino (PCD) já apresentam em si uma extrema resistência ao desgaste. No entanto, devem ser substituídas ou retificadas vezes sem conta, a fim de manter o pleno desempenho da respetiva ferramenta. Como tais componentes estão sujeitos a 100% de controlo na MAPAL, esta é naturalmente uma etapa de trabalho muito demorada. Cada lâmina deve ser examinada individualmente para possíveis falhas de produção na área microscópica. Até há pouco tempo, isto era feito na MAPAL exclusivamente à mão e com um olho treinado através do um ocular. «Um dos muitos processos clássicos em que as tecnologias de Aprendizagem Profunda podem fornecer um apoio crucial», Joshua Roth relata orgulhosamente sobre o seu codesenvolvimento.
«Um dos muitos processos clássicos em que as tecnologias de aprendizagem profunda podem fornecer um apoio crucial.»
Feedback direcionado para o utilizador
«O colaborador já não tem de colocar cada peça sob um microscópio. Em vez disso, tem um tabuleiro que pode carregar com um certo número de lâminas. As lâminas são então automaticamente capturadas e carregadas para a Microsoft Azure Cloud. Aí há um modelo de deteção de objetos que está treinado para detetar defeitos microscópicos de material e fornecer feedback direcionado ao utilizador», diz Joshua Roth, explicando como funciona a conduta implementada. O processo de imagem foi concebido para apoiar a deteção de quebras e acrescenta um valor significativo ao processo de produção através da pré-seleção. Mesmo um computador nem sempre deteta tudo. Portanto, no final do processo de controlo de qualidade, o ser humano é que decide sempre.
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