Migliorare la precisione del taglio laser

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Migliorare la precisione del taglio laser

Migliorare la precisione degli elementi tagliati o incisi con il laser. Questo l’obiettivo del team di ricerca dell’Università di Tokio che ha trovato un metodo per osservare in modo accurato, efficiente e diretto le interazioni dei laser con i materiali mediante apparecchiature a basso costo.

Data la diffusione dei laser, questa tecnica potrebbe avere implicazioni di ampia portata in applicazioni di laboratorio, commerciali e industriali.

Per misurare fino a che punto una superficie ha tagliato un laser spesso sono necessarie decine o centinaia di letture di profondità. Questo è il principale ostacolo per i sistemi di produzione basati su laser veloci e automatizzati. Quindi abbiamo trovato un metodo per determinare e prevedere la profondità di un foro prodotto da impulsi laser sulla base di una singola osservazione invece di decine o centinaia. Questa scoperta è un importante passo avanti per migliorare la controllabilità dell’elaborazione laser“. Junji Yumoto, professore del Dipartimento di Fisica dell’Università di Tokyo

Yumoto e il suo team si sono chiesti come determinare la profondità di un foro laser usando la quantità minima di informazioni possibile. Questa domanda li ha portati a esaminare la fluenza di un impulso laser, cioè l’energia ottica che l’impulso fornisce a una determinata area, usando una telecamera non particolarmente sofisticata.

Quando l’apparato laser di prova ha praticato un foro su uno zaffiro, la telecamera ha registrato direttamente la distribuzione della fluenza dell’impulso laser. Quindi un microscopio laser ha misurato la forma del foro. Sovrapponendo questi due risultati e utilizzando alcuni metodi numerici moderni, il team ha prodotto un set di dati ampio e affidabile che potrebbe dire con precisione la relazione tra fluenza e profondità del foro.

Ciò corrisponderebbe all’estrazione di circa 250.000 punti dati da una singola misurazione – afferma Yumoto – Il nostro metodo potrebbe fornire in modo efficiente big data per l’apprendimento automatico e nuovi metodi di simulazione numerica per migliorare l’accuratezza e la controllabilità dell’elaborazione laser per la produzione“.

 

 

 

 

 

 

 

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