論文の概要: Towards Sustainable Precision: Machine Learning for Laser Micromachining Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.02026v1
• Date: Tue, 18 Nov 2025 09:51:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-07 19:06:32.416883
• Title: Towards Sustainable Precision: Machine Learning for Laser Micromachining Optimization
• Title（参考訳）: 持続可能な精度を目指して:レーザマイクロ加工最適化のための機械学習
• Authors: Luis Correas-Naranjo, Miguel Camacho-Sánchez, Laëtitia Launet, Milena Zuric, Valery Naranjo,
• Abstract要約: 本稿では,超短パルスマイクロ加工技術の品質評価向上を目的とした機械学習フレームワークを提案する。 リアルタイムのレーザ処理監視を容易にするため,機械学習モデルの計算要求を最適化することを目的とした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.164023022689777
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In the pursuit of sustainable manufacturing, ultra-short pulse laser micromachining stands out as a promising solution while also offering high-precision and qualitative laser processing. However, unlocking the full potential of ultra-short pulse lasers requires an optimized monitoring system capable of early detection of defective workpieces, regardless of the preprocessing technique employed. While advances in machine learning can help predict process quality features, the complexity of monitoring data necessitates reducing both model size and data dimensionality to enable real-time analysis. To address these challenges, this paper introduces a machine learning framework designed to enhance surface quality assessment across diverse preprocessing techniques. To facilitate real-time laser processing monitoring, our solution aims to optimize the computational requirements of the machine learning model. Experimental results show that the proposed model not only outperforms the generalizability achieved by previous works across diverse preprocessing techniques but also significantly reduces the computational requirements for training. Through these advancements, we aim to establish the baseline for a more sustainable manufacturing process.
• Abstract（参考訳）: 持続可能な製造を追求する中で、超短パルスレーザーマイクロ加工は、高精度で定性的なレーザー処理を提供するとともに、有望な解決策として際立っている。 しかし、超短パルスレーザーの全電位をアンロックするには、前処理技術によらず、欠陥を早期に検出できる最適化された監視システムが必要である。 機械学習の進歩は、プロセスの品質特性を予測するのに役立つが、データ監視の複雑さは、モデルのサイズとデータ次元の両方を減らして、リアルタイム分析を可能にする必要がある。 これらの課題に対処するために,多種多様な前処理技術における表面品質評価の向上を目的とした機械学習フレームワークを提案する。 リアルタイムのレーザ処理監視を容易にするため,機械学習モデルの計算要求を最適化することを目的とした。 実験結果から, 提案モデルは, 各種前処理技術にまたがる過去の作業によって達成された一般化可能性に優れるだけでなく, トレーニングの計算要求を著しく低減することがわかった。 これらの進歩を通じて、我々は、より持続可能な製造プロセスのベースラインを確立することを目指している。

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