- ifm mate
- Τεχνολογία
ifm mate: Η τεχνολογία
Πώς λειτουργεί το ifm mate;
Η Βιομηχανία 4.0 εξακολουθεί να εστιάζει σταθερά στην ψηφιοποίηση μηχανών και διεργασιών, ωστόσο οι άνθρωποι πρέπει να εκτελούν τέσσερις από τις πέντε εργασίες σε μία τυπική διαδικασία παραγωγής – κάτι που περνά σχεδόν απαρατήρητο από την ολοένα αυξανόμενη ψηφιοποίηση. Δεν είναι, επομένως, λογικό για έναν ειδικό στους αισθητήρες να χρησιμοποιεί το ανθρώπινο χέρι ως αισθητήρα;
Η εφαρμογή χρησιμοποιεί έναν συνδυασμό αναγνώρισης αντικειμένων – δηλαδή χεριών – και επιμέρους παρακολούθησης κάθε αναγνωρισμένου χεριού. Μία συνδυασμένη κάμερα 2D/3D επιτρέπει τον ακριβή εντοπισμό της θέσης χειρισμού. Στο οπτικό πεδίο της κάμερας, το ανθρώπινο χέρι λειτουργεί ως αισθητήρας για να διασφαλίζει ότι οι θέσεις των χεριών μπορούν να παρακολουθούνται χωρίς περαιτέρω τεχνικά ή οπτικά βοηθήματα. Οποιαδήποτε απόκλιση από τα καθορισμένα βήματα διεργασίας έχει ως αποτέλεσμα την εμφάνιση μηνυμάτων στην ζωντανή εικόνα της οθόνης, παρέχοντας ψηφιακή υποστήριξη στον εργαζόμενο για να διασφαλίζεται αυξημένη ασφάλεια κατά την εκτέλεση των διαδικασιών εργασίας.
Η βαθιά εκμάθηση και η τεχνητή νοημοσύνη διανοίγουν εντελώς νέες δυνατότητες
Οι νέες μορφές τεχνητής νοημοσύνης, όπως οι προσεγγίσεις βαθιάς εκμάθησης, δημιουργούν νέες ευκαιρίες για την επίλυση ακόμη και πολύπλοκων προβλημάτων αναγνώρισης εικόνων. Η αναγνώριση αντικειμένων στο βιομηχανικό περιβάλλον ανέκαθεν σχετιζόταν με στοιχεία που μοιάζουν όσο το δυνατόν πιο παρόμοια και επομένως μπορούν εύκολα να περιγραφούν ως αντικείμενα από την άποψη της επεξεργασίας εικόνας. Αλλά όταν πρόκειται για την αναγνώριση αντικειμένων που είναι δυναμικά και που πάντα φαίνονται ελαφρώς διαφορετικά, οι συμβατικές αλγοριθμικές προσεγγίσεις φτάνουν στα όριά τους. Το ανθρώπινο χέρι αποτελεί χαρακτηριστικό παράδειγμα: Όχι μόνο διαφέρει από άνθρωπο σε άνθρωπο, αλλά και σε σχήμα, στάση, περιστροφή και γωνιακή αναπαράσταση. Και δεν πρέπει επίσης να παραβλέπονται οι κινήσεις των χεριών.
Αλλά εδώ είναι που η βαθιά εκμάθηση πραγματικά υπερέχει: Τα νευρωνικά δίκτυα μπορούν να αναγνωρίσουν ακριβώς τέτοια πράγματα, μέσω ενός μεγάλου όγκου δεδομένων, για τα οποία μπορεί να γίνει εκμάθηση εκ των προτέρων.