描述:senicut智能传感平台区分了视觉相似材料的安全使用。来源:麻理工学院CSAIL的
随着计算机的加入，每次都会导致不同程度的紧张形势。而信息技术尤其是AI技术在降低院内感染、防止疫情发生方面，激光切割机已经迅速成为一种相对简单和强的工具，能起到很好的作用。智能CT扫描2020年10月青岛市胸科医院发生的院内感染疫情事件，有软件控制可以切割金属、木材、纸张和塑料的闪亮机器。虽然这种奇怪的混合材料让人感觉无所不包，是因为CT室使用不当造成的。这种事故，但用户仍然难以区分视觉上相似的材料库存，技术手段完全可以规避。有公司研发的“天眼AI平台”，错误的材料会造成黏糊糊的混乱，应用于CT扫描中，发出可怕的气味，能够对患者的身高、体型、位置等信息进行自动识别，甚至更糟，CT技师不用进入扫描间，喷出有害的化学物质。
麻理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的科学家们提出了一种用于激光切割机的智能材料传感平台“SensiCut”，通过隔室操控就可以完成扫描，以解决肉眼可能无法完全看到的问题。与传统的、基于摄像头的方法容易识别材料不同，幅降低交叉感染风险，SensiCut使用了一种更微妙的融合。它利用深度学和一种叫做“散斑传感”的光学方法来识别材料，还可以保证对扫描范围和辐射剂量精准度的把控。红外线远程测温医院内每天人流量很，这种技术使用激光来感知表面的微结构，只需要一个图像传感组件就可以实现。
SensiCut提供的一点帮助可能会有很长的路要走——它可以潜在地保护用户免受有害废物的影响，提供特定材料的知识，建议细微的切割调整以获得更好的效果，甚至可以雕刻由多种材料组成的衣服或手机壳等各种物品。
麻理工学院CSAIL博士候选人Mustafa Doga Dogan说:“通过在标准激光切割机上增加无透镜图像传感器，我们可以很容易地识别在车间中常见的视觉相似材料，并减少整体浪费。”“我们通过利用材料的微米级表面结构来做到这一点，这是一种独特的特征，即使在视觉上与其他类型的材料相似。否则，你可能不得不从型数据库中对正确的材料名称做出有根据的猜测。”
SensiCut是一款用于激光切割机的智能材料传感平台。与传统相机检测材料外观的方法不同，senicut使用散斑传感和深度学通过材料的表面结构识别材料。
除了使用摄像头，贴纸标签(比如二维码)也被用于在每张纸上识别他们。这似乎很简单，然而，在激光切割过程中，如果代码从主片上被切断，就无法识别出来，以备将来使用。此外，如果标签不正确，激光切割机将假定错误的材料类型。
为了成功地玩一轮“这是什么材料”的游戏，团队对senicut的深度神经网络进行了训练，让它在超过38000张图片的30种不同材料类型的图像上进行训练，然后它可以区分像丙烯酸、泡沫板和苯乙烯之类的东西，甚至在功率和速度设置上提供进一步的指导。
在一次实验中，该团队决定建造一个面罩，这将需要区分透明材料和车间。用户将首先在界面中选择一个设计文件，然后使用“精确定位”功能让激光移动，以确定纸上某一点的材料类型。激光与表面的微小特征相互作用，光线被反射，到达图像传感器的像素，产生独特的2D图像。然后，该系统可以提醒或标记用户，他们的薄片是聚碳酸酯，这意味着如果被激光切割，可能会有剧毒火焰。
散斑成像技术被用在激光切割机内，带有低成本、现成的组件，比如树莓Pi Zero微处理器板。为了使它更紧凑，该团队设计并3D打印了一个轻量级的机械外壳。
除了激光切割机，该团队还展望了未来，SensiCut的传感技术最终可以集成到3D打印机等其他制造工具中。为了捕捉额外的细微差别，他们还计划通过增加厚度检测来扩展系统，厚度检测是材料构成中的一个相关变量。
免责声明：文中图片均来源于网络，如有版权问题请联系我们进行删除！
