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  他们给现有的激光雕琢机安上了一个AI，就能够主动辨认30种不同的切开资料，准确率高达98%。

  当然，假如这是一种风险资料，直接就把一个大大的“Caution”甩给你。

  这样一来，就能免除对一些人为辨认失误形成的风险（尤其是一些未贴/贴错称号标签的资料），比方冒个有毒烟雾什么的，以及切开力度不对损坏资料形成的糟蹋。

  最右是聚碳酸酯，风险资料，不行（切开会冒带剧毒的火焰）； 中心的是铸造丙烯，能够激光切开，但不行用酒精擦洗； 最左的是醋酸通明塑胶片，能够用温水和温文番笕冲刷，也能够用酒精。

  除了上面说的这些功用，这个叫做SensiCut的AI还可拿来进行激光雕琢图画的调试：

  一次摆好6种待雕资料，它就能将规划图画和相应资料来匹配，输入每个资料的厚度后，SensiCut立马就告知你毛毡太薄了，现在的图画规划对它来说太杂乱。

  此外，它也能在具有混合资料的手机壳、衣服等资料上进行图画的激光辅佐雕琢。

  下面这件T恤由纺织资料和黄色太阳部分的塑料资料组成，b图中心为SensiCut经过区分资料，再进行切开力度辅导完结的海鸥图画，作用最好。

  这也是它的另一凶猛之处，由于传统的办法在复合资料上进行激光雕琢需要把规划进行拆分和鸿沟对齐，很费事。

  硬件部分由激光指针、无透镜图画传感器、微处理器和电池组成，固定在激光切开器的切开头上。

  运用散斑传感（speckle sensing）技能，将激光打向资料外表，上面的细小特征差异导致反射激光束光路的细小误差，然后反射到图画传感器成像为带有亮斑和暗斑的散斑图画。

  下图为四种资料分别在一般相机、电子显微镜和散斑传感成像下的三组相片，比照很明显：

  为确保准确率，研讨人员对30种不一样的资料类型的38000张图画进行了练习。

  练习图画巨细为256x256：运用低分辨率的图画不只处理了高分辨率图画的过拟合，还节省了练习时刻、加快了检测速度（256x256为0.21s，400x400为0.51s ）。

  还用了数据增强技能生成额定图画以便模型更好地泛化（比方光照也不会过多影响成果）。

  纸质资料的准确率最低，也是因它太简单和木材混杂了（硅胶和皮革也简单混）。

  他们还做了一些试验发现：比较赤色白色资料100%的辨认准确率，反射光线%的准确率，不过这个在捕获图画时启用自适应曝光来能够调整。

  增加亮度对黑色/白色资料的检测成果没有严重影响，但通明资料的影响却很大，从头在不同的光照条件下捕获通明资料的图画进行练习后的准确率比本来高了快22%。 视点影响最大的是木材，45%歪斜下的资料均匀检测准确率只要70.31%。这是由于天然木材的细胞3D微观结构在微观层面具有90旋转对称性。

  最终，研讨人员表明，硬件方面，一切其他组件现有的激光雕琢机中都有，制造商只需要增加无透镜图画传感器就能具有这项技能了。

  未来，团队还会对散斑传感怎么用于估量资料的厚度、对划痕资料准确率的确保、给软件加打印标签的功用等方面做进一步研讨。

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