Caption:SensiCut智能传感平台区分视觉上相似的材料，确保安全使用。信用:麻省理工学院CSA IL随着计算机的加入，激光切割机已经迅速成为一种相对简单而强大的工具，软件控制着闪亮的机器，可以切割金属、木材、纸张和塑料。虽然这种奇怪的混合材料感觉包罗万象，但用户仍然面临着区分视觉相似材料库存的困难，在视觉相似材料库存中，错误的材料会造成粘稠的混乱，散发出可怕的气味，或者更糟糕的是，喷出有害的化学物质。为了解决肉眼可能看不到的问题，麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)的科学家们提出了“传感技术”，这是一种用于激光切割机的智能材料传感平台。与传统的、基于摄像头的方法很容易识别错误的材料形成对比的是，SensiCut使用了更细致的融合。它使用深度学习和一种称为“斑点感应”的光学方法来识别材料，斑点感应是一种使用激光来感应表面微观结构的技术，只需一个图像感应插件即可实现。
SensiCut的一点帮助可能会有很大帮助——它可能会保护用户免受危险废物的侵害，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，甚至雕刻各种物品，如由多种材料组成的服装或手机壳。
麻省理工学院CSAIL的博士生穆斯塔法·多加·多安说:“通过用无透镜图像传感器增加标准激光切割机，我们可以轻松识别车间中常见的视觉相似材料，并减少总体浪费。“我们通过利用材料的微米级表面结构来做到这一点，这是一个独特的特征，即使在视觉上与另一种类型相似。没有这些，你可能不得不从一个大型数据库中对正确的材料名称进行有根据的猜测。”
SensiCut是一款用于激光切割机的智能材料传感平台。与使用传统的al相机检测材料外观的方法不同，SensiCut使用斑点传感和深度学习通过材料的表面结构来识别材料。功劳:麻省理工学院除了使用照相机，贴纸标签(如二维码)也被用在单张纸上来识别它们。然而，这看起来很简单，在激光切割过程中，如果代码从主页面上被切掉，它就不能被识别以备将来使用。此外，如果贴了不正确的标签，激光切割机将采用错误的材料类型。
为了成功地玩一轮“这是什么材料”，该团队在38，000多幅图像的30种不同材料类型的图像上训练了SensiCut的深度神经网络，然后它可以区分丙烯酸、泡沫板和苯乙烯等材料，甚至提供关于功率和速度设置的进一步指导。
在一个实验中，研究小组决定建造一个面罩，这需要区分来自车间的透明材料。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”功能使激光移动以识别纸张上某一点的材料类型。激光与表面非常微小的特征相互作用，光线从表面反射，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片材是聚碳酸酯，这意味着如果被激光切割，可能会产生剧毒火焰。
散斑成像技术被用在一个激光切割机中，它有低成本的现成组件，像树莓皮零微处理器板。为了使其紧凑，该团队设计并3D打印了一个轻型机械外壳。
除了激光切割机，该团队还设想了一个未来，SensiCut的传感技术最终可以集成到其他制造工具中，如3D打印机。为了捕捉更多的细微差别，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。
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