Технології
Технології

Лазерний різак розпізнав 30 різних матеріалів

Американські інженери навчили лазерний різак відрізняти акрил від пінопласту та деревину від текстилю, а також попереджати про небезпеку використання тих чи інших матеріалів. Для цього різаку знадобилася нейромережа, навчена відрізняти загалом до тридцяти різних речовин, а також безлінзова камера, яка звертала увагу на спекли у структурі матеріалів. Свою статтю вчені представлять на конференції з програмного забезпечення і технологій UIST ’21.

Mustafa Doga Dogan et al. / MITCSAIL

Mustafa Doga Dogan et al. / MITCSAIL

Навіщо різаку знати, що він ріже?

Лазерне різання матеріалів приваблює можливістю працювати з практично будь-якими матеріалами незалежно від їхніх теплофізичних властивостей, причому з мінімальними деформаціями. Однак, все ж робота з лазерами високої потужності має ряд обмежень і зокрема матеріальних — дуже важливо бути впевненим у тому, що саме ви збираєтеся розкроїти. Існує безліч матеріалів, які небезпечно різати лазером, адже вони виділяють токсичні речовини під дією нагрівання. Причому їх часто складно розрізнити за зовнішнім виглядом — спробуйте, наприклад, знайти візуальну різницю між прозорими шарами ПВХ і акрилу. Також внаслідок того, що ви можете переплутати матеріали, ваша робота може просто стати даремною: нарізати деревину із налаштуваннями потужності і швидкості лазера для пластику веде лише до втрати матеріалу.

Звісно, ця проблема не нова, тож майстри знайшли спосіб ідентифікувати свої матеріали. Часто використовують QR-коди, що також можуть зчитуватися встановленим на лазер обладнанням. Однак це вимагає додаткової роботи, можливості втратити інформацію про матеріал, якщо відрізати від нього частину з наліпкою, та все ще не виключає банальної людської помилки при нанесенні маркування. Такі проблеми виникають через те, що використання тегів для ідентифікації взагалі ніяк не пов'язане із самим матеріалом. Це дослідники з Лабораторії комп'ютерних наук і штучного інтелекту Массачусетського технологічного інституту (MIT CSAIL) і вирішили виправити та розробили обладнання для лазерного різака SensiCut, що допомагає йому визначати, що саме він ріже, з першого погляду на матеріал з будь-якої точки та за будь-якого освітлення.

Як різак розпізнає матеріали?

Варто сказати, що перед початком роботи інженери опитали користувачів лазерними різаками і ті змогли правильно маркувати в середньому тільки 29,23 відсотка матеріалів з пластику або дерева. А один з майстрів поділився з ними, що перевіряє, чи є лист акрилом або делріном за крихкістю, ламаючи його. Тож це ще раз навернуло вчених до думки, що вчити нейромережу розрізняти матеріали варто за структурою їхньої поверхні. Так вони звернулися за допомогою спеклів або спекл-структур на (від англійської «speckle» — плямка), за якими матеріали можна розрізнити один від одного спектроскопічно. Цей метод візуалізації працює шляхом наведення лазера на поверхню матеріалу і отримання зображення у формі спекл-візерунків. За допомогою з лазерної указки і безлінзового датчика зображення виникає картина відбивної здатності (спекл) з яскравих і темних плям, які виглядають по-різному в залежності від структури поверхні матеріалу. Це відбувається тому, що крихітні деталі поверхні матеріалу призводять до невеликих відхилень в оптичному шляху відбитого лазерного променя.

Схема роботи платформи та приклади отриманих спекл-візерунків та зображення поверхонь, отриманих електронним мікроскопом та звичайною камерою. Mustafa Doga Dogan et al. / MITCSAIL

Схема роботи платформи та приклади отриманих спекл-візерунків та зображення поверхонь, отриманих електронним мікроскопом та звичайною камерою. Mustafa Doga Dogan et al. / MITCSAIL

Конструкція на голівці різака зондує поверхню та відправляє дані попередньо навченій нейромережі, яка має 38 тисяч спекл-патернів з 30 типів матеріалів та вміє визначати їх із середньою точністю у 98 відсотків. Також дослідники розробили інтерфейс, що автоматично встановлює параметри потужності і швидкості для виявленого матеріалу, попереджає користувача про небезпечні матеріали, автоматично регулює форму конструкції на основі даних пропилів та автоматично розбиває виявлені спекл-патерни при гравіруванні на об'єкти з кількох матеріалів. Інтегрувати SensiCut на станки просто — конструкція компактна, важить всього 114 грамів, і дешева — використовує плату Raspberry Pi Zero ціною у п'ять доларів. Для роботи різака підходить будь-яке освітлення та форми матеріалів, а у майбутньому інженери планують доповнити його оцінки даними про товщину використовуваних матеріалів.

Різак за виготовленням сережок. MITCSAIL / YouTube

Різак за виготовленням сережок. MITCSAIL / YouTube

Ним можна різати із заплющеними очима?

Платформа для різака SensiCut за допомогою нейромережі та безлінзової камери може розрізнити 30 різних матеріалів, починаючи від паперу, пластику, дерева, тканини і завершуючи металами. SensiCut впізнає деревину із точністю у 98,92 відсотка, пластик у 98,84 відсотка випадків, текстиль із успіхом у 97,25 відсотка, папір із точністю у 95,90 відсотка та метали у 97 відсотках випадків. Той факт, що з матеріалами на паперовій основі система впоралася найгірше був для дослідників очікуваним, адже такі мають найбільшу схожість в структурі поверхні — наприклад, звичайний картон ( cardboard) і папір для обкладинок (cardstock).

Перш ніж щось вирізати, ви завантажуєте дизайн свого задуму у користувацький інтерфейс різака, пояснюєте, що хочете побачити, та запускаєте режим сканування. Так SensiCut розглядає матеріали, які ви помістили (навіть якщо їх декілька) та робить знімки текстури, які потім аналізуватиме. Для прикладу вчені вирішили вирізати за допомогою різака сережки з чотирьох матеріалів: акрилу, шкіри, фетру та пінопласту. Після сканування різак визначив, де на станині який матеріал, та порекомендував збільшити розмір фетрової сережки, бо її деталі надто складні для вирізання фетру товщиною у міліметр.


Процес виготовлення сережок. Mustafa Doga Dogan et al. / MITCSAIL

Процес виготовлення сережок. Mustafa Doga Dogan et al. / MITCSAIL

Також система допомогла вигравірувати квітку на корпусі смартфона з різних матеріалів. Оскільки вона легко розбирається з тим, де який матеріал, їй нескладно знайти межі матеріалів, автоматично розділяючи налаштування дизайну точно за ними. SensiCut відбирає зразки в точках на шляху лазерного різання, щоб ідентифікувати матеріал в кожній точці. Хід сканування відображається в інтерфейсі, щоб гарантувати ідеальні налаштування лазера. Щоб продемонструвати необхідність різних налаштувань потужності та швидкості лазера для різних матеріалів, дослідники продемонстрували спалену футболку, на яку намагалися нанести малюнок чайки. Так лазер варто було б налаштувати для роботи з текстилем і гумовим покриттям одночасно, бо інакше малюнка або не видно, або він надто вирізняється підпаленими краями.

Mustafa Doga Dogan et al. / MITCSAIL

Mustafa Doga Dogan et al. / MITCSAIL