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在多晶金刚石-切削刃应用中的机器-学习
当客户要求特殊的表面加工质量时，通常会使用带有金刚石切削刃的刀具，因为它们在所涉及的切削参数和寿命方面，都能满足最高的要求。由多晶金刚石（PCD）制成的切削刃，已经被证实具有极高的耐磨性。尽管如此，为了保证总是能够保持每把刀具的完善性能，仍然需要对它们时常予以更换或者重新研磨。在MAPAL集团，此类结构组件我们是进行100％监控的，因而理所当然的是，这是一个非常耗时的工作步骤。我们必须单独对每个切削刃进行具体检查，以检测在微观状态下刀具可能存在的缺陷。直到不久前，MAPAL公司仍在借助目镜，通过员工训练有素的眼力，通过手工仔细进行检查。“这是众多传统工作流程中的其中一个环节，通过这样的深度-学习-技术，对最终产品质量起决定性的作用”，Joshua Roth先生对于他能够共同开发和参与的项目深感自豪。
“ 这是众多传统工作流程中的其中一个环节，通过这样的深度-学习-技术，对最终产品质量起决定性的作用”
为用户提供有针对性极强的反馈信息
“现在我们的员工不再需要将每一个单件都放在一个显微镜下。取而代之的是通过一个托盘来配备一定数量的刀具即可完成。放在该托盘上的这些刀具的切削刃数据将被自动进行采集，并且将其上传到微软的 Azure Cloud云端中。对于这个已实施通道的作用方式，Joshua Roth先生解释说：在那里有一个对象-检测-模型，该模型已经过示教训练，它可以识别出微小的材料缺陷，并给予用户有针对性的反馈。这个成像工艺方式旨在辅助支持切削刃的破损识别，并可通过预分选步骤为整个生产流程创造可观的附加价值。即使是计算机，也无法确保完全发现一切瑕疵。因此，最终的质量控制始终是由人来决定的。
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