AIブラストなので、プログラムも無でとにかく処理が早く研削材を無駄打ちしない。
しかし、処理条件を明確にしないと人間と全く同じで「適当な」ブラストを始めてしまう。
対象物のサーチデータに対してムーブメントの決定アルゴリズムは
Levenberg–Marquardt
algorithm（LM法）を使っているので早い。
ブラスト処理においての精度はNC旋盤やマシニングセンターのようなミクロン単位の精度全く不要である。むしろサーフェィス上の切れ目と線をどのように覆いかぶせるかが重要である。
テクニカルレポートの第一報は防錆協会の夏の発表大会で発表したが第二報以降は海外で発表した方がいいかなぁと考えている。
現在、第一報はヨーロッパとアメリカの表面処理の研究団体に投稿の許可を得る打診をしてOKはもらったので英訳中である。正確に伝える必要があるので内容を完全理解していないと英訳できない事がわかった。結局自分で英訳するしか方法がないことがこのお盆中に判明したので毎日取り組んでいる。確かにそうだろう、日本語がわかる日本人に、「自律型ロボットのブラスト処理への適応」を書いといてね～と言っても誰もできないのだから当たり前だ。肝心なところを手抜きしてはいけない。
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| 左Sa1右端Sa2だがブラスト条件は同じ、鋼材の硬度が違うため処理度の差が出る |
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| Sa3 |
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| 晴天の中正面から肉眼で見るとSa2しかし、写真撮影を横から行ってパソコンで見ると微妙。 |
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| Sa3でとりあえず適当にブラストするように指示したら本当に適当にSa3でブラストするので指示しなおした。 |
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| Sa2と思ったらSa1くらいである。 |
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| ビードのみを狙う。 |
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| 高効率ノズルの採用 |
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| 左右の処理度の違いはブラストノズルとピッチと移動速度の変更のみで再現できた。 |
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| 手前は鋼材硬度が違うらしく同条件でも差がでた。 |
