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ifm mate: Die Technologie

Wie funktioniert ifm mate?

Industrie 4.0 ist nach wie vor fest auf die Digitalisierung von Maschinen und Prozessen ausgerichtet, dabei führen immer noch Menschen 4 von 5 Tätigkeiten in einer typischen Produktion aus – nahezu unbeachtet von der immer steigenden Digitalisierung. Liegt es da für einen Sensorspezialisten nicht nahe, die menschliche Hand als Sensor zu verwenden?

Die Anwendung funktioniert durch eine Kombination aus Objekterkennung – also der Hände – und dem individuellen Tracking jeder einzelnen erkannten Hand. Eine kombinierte 2D/3D-Kamera ermöglicht dabei das präzise Erkennen der Greifposition. Im Blickfeld der Kamera dient die menschliche Hand als Sensor, sodass die Positionen der Hände ohne weitere technische oder optische Hilfsmittel verfolgt werden können. Bei einer Abweichung von den vorgegebenen Prozessschritten erscheinen Hinweise im Live-Bild des Monitors, sodass der Werker durch eine digitale Unterstützung erhöhte Sicherheit bei der Durchführung der Arbeitsprozesse erhält.

Deep Learning und künstliche Intelligenz eröffnen völlig neues Potential

Neue Formen der künstlichen Intelligenz, wie zum Beispiel Deep Learning Ansätze, schaffen neue Möglichkeiten auch komplexe Bilderkennungsprobleme zu lösen. Die Objekterkennung im industriellen Umfeld bezog sich immer auf Bauteile, die möglichst gleich aussehen und so aus Sicht der Bildverarbeitung als Objekt gut beschreibbar sind. Aber wenn es darum geht Objekte zu erkennen, die dynamisch sind und möglicherweise immer leicht anders aussehen, stoßen konventionelle Algorithmik Ansätze an ihre Grenzen. Die menschliche Hand ist da das beste Beispiel: Sie sind nicht nur von Person zu Person unterschiedlich, sondern auch in Form, Pose, Rotation und Winkeldarstellung.  Und dazu auch noch immer in Bewegung.

Aber genau dort zeichnet sich Deep Learning aus: Neuronale Netzwerke können genau solche Dinge erkennen, durch hohe Datenmengen, die im Vorhinein eingelernt werden.

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