跟着计算机的参加，激光切开机敏捷成为一种相对简略而强壮的东西，其软件操控着能够切开金属、木材、纸张和塑料的闪亮机械。虽然这种古怪的资料混合物让人感觉一应俱全，但用户依然难以区别外观类似的资料库存，过错的资料或许会弄得一团糟，发出出可怕的气味，或许更糟的是，发出有害化学物质。

  麻省理工学院计算机科学和AI实验室 (CSAIL) 的科学家们，针对肉眼或许不完全清楚的问题提出了“SensiCut”，这是一种用于激光切开机的智能资料传感渠道。

  传统的、依据相机的方法很简单过错辨认资料，SensiCut运用了更纤细的交融。它运用深度学习和一种称为“散斑传感”的光学方法辨认资料，这种技能运用激光来感测外表的微观结构，只需一个图画传感插件即可完成。

  SensiCut能够潜在地维护用户免受危险废物的损害，供给特定于资料的常识，主张纤细的切开调整以取得更好的成果，还能够雕琢由多种资料组成的服装或手机壳等各种物品。

  经过运用无透镜图画传感器增强规范激光切开机，能够轻松辨认车间常见的视觉类似资料并削减全体糟蹋，经过运用资料的微米级外表结构来做到这一点，即便在视觉上与另一种类型类似时，这也是一个共同的特征。没有它，你或许不得不从大型数据库中对正确的资料称号进行有依据的猜想。

  SensiCut是用于激光切开机的智能资料传感渠道。与运用传统相机检测资料外观的方法比较，SensiCut运用散斑传感和深度学习经过其外表结构辨认资料。

  除了运用相机，贴纸标签（如二维码）也被用于单张纸上来辨认它们。可是，这看上去很简略，但在激光切开过程中，假如代码从主表上切下，则没方法辨认以备将来运用。此外，假如贴上不正确的标签，激光切开机将选用过错的资料类型。

  为了成功地进行一轮“这是什么资料”，该团队在超越 38,000 张图画的 30 种不一样的资料类型的图画上训练了SensiCut的深度神经网络，然后它能够区别比如丙烯酸、泡沫板和苯乙烯之类的东西，乃至供给关于功率和速度设置的进一步辅导。

  用户首先在界面中挑选一个规划文件，然后运用“准确定位”功能让激光移动以辨认板材上某个点的资料类型。激光与外表的细小特征相互作用，光线从外表反射，抵达图画传感器的像素并发生共同的 2D 图画。然后体系能够正告或符号用户他们的板材是聚碳酸酯，这在某种程度上预示着假如被激光切开或许会发生剧毒的火焰。

  激光切开机内部运用了斑驳成像技能，具有低成本、现成的组件，如Raspberry Pi Zero微处理器板。为了使其紧凑，该团队规划并3D打印了一个轻型机械外壳。

  未来，SensiCut的传感技能终究能够集成到3D打印机等其他制造东西中。为了捕捉更多纤细差别，他们还方案经过增加厚度查验测验来扩展体系，这是资料构成中的一个相关变量。

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