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ifm mate: 기술
ifm mate는 어떻게 작동합니까?
Industry 4.0은 여전히 기계와 프로세스의 디지털화에 중점을 두고 있지만, 일반적인 생산 프로세스에서 이루어지는 작업의 약 80%는 여전히 사람이 수행하고 있으며, 이러한 사실은 점점 더 진행되는 디지털화 속에서 쉽게 간과되고 있습니다. 그렇다면 센서 전문 기업이 인간의 손을 하나의 센서로 활용하는 것이 타당하지 않습니까?
이 어플리케이션은 오브젝트 인식 (손 인식)과 인식된 각 손의 개별 추적을 결합한 기술을 활용합니다. 결합형 2D/3D 카메라는 작업 위치를 정밀하게 감지할 수 있습니다. 카메라의 시야 내에서 사람 손은 추가적인 기술적 장치나 시각적 보조 없이도 위치 추적이 가능한 ‘센서’ 역할을 합니다. 지정된 작업 절차에서 벗어나는 경우, 라이브 모니터 화면에 알림이 표시되어 작업자에게 디지털 방식으로 안내를 제공하며, 이를 통해 작업 수행 시 안전성이 보장됩니다.
딥러닝과 인공지능은 완전히 새로운 가능성을 열어줍니다.
딥러닝과 같은 새로운 형태의 인공지능은 복잡한 이미지 인식 문제까지도 해결할 수 있는 새로운 기회를 제공합니다. 산업 환경에서의 오브젝트 인식은 전통적으로 서로 최대한 유사하게 보이는 부품을 대상으로 하며, 이러한 부품들은 이미지 처리 관점에서 오브젝트로 비교적 쉽게 정의될 수 있었습니다. 하지만 동적이면서 항상 조금씩 다르게 보이는 오브젝트를 인식하는 데 있어서는 기존 알고리즘 방식으로는 한계에 부딪히게 됩니다. 사람의 손이 대표적인 예입니다. 손은 사람마다 다를 뿐만 아니라 모양, 자세, 회전, 각도 표현도 다양합니다. 그리고 손의 움직임 또한 간과할 수 없습니다.
바로 이러한 점에서 딥러닝이 탁월한 성능을 발휘합니다. 신경망은 사전에 학습된 방대한 양의 데이터를 통해 이러한 요소들을 정확하게 인식할 수 있습니다.