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ifm mate：技术
ifm mate的工作原理
工业4.0仍然坚定地专注于机器和过程的数字化，然而人仍然需要在典型的生产过程中完成五分之四的活动——这一点并没有在数字化程度日益提升的同时被注意到。这是否意味着传感器专家将人手作为传感器没有意义？
该应用同时结合了物体（即人手）识别以及对每个已识别的人手的个性化追踪。2D/3D组合式摄像头可实现对处理位置的精确检测。在摄像头的像场中，人手被当作传感器，以确保无需任何进一步的技术或视觉辅助工具即可追踪手的位置。若相对于指定的工序有任何偏差，实时的显示器图像上都会相应提示，从而为工人提供数字化支持，确保在执行工作流程时提高安全性。
深度学习和人工智能开辟了全新可能
深度学习方法等全新的人工智能形式为解决复杂的图像识别问题创造了新的可能。工业环境中的物体识别一直是指那些看起来尽可能相似的组件，因此可以从图像处理角度将其轻松描述成物体。但是，当涉及识别动态且看起来略微不同的物体时，传统的算法就遇到了瓶颈。人手就是一个典型例子：不仅每个人的手不同，而且其形状、姿势、旋转和角度也有所差异。另外，当然还不能忘记手的移动。
但这正是深度学习表现卓越的地方：神经网络可以通过提前学习大量数据，精确识别这类物体。