Industry 4.0 este în continuare concentrat ferm pe digitalizarea utilajelor și a proceselor, dar oamenii trebuie să efectueze în continuare patru din cinci activități într-un proces de producție tipic – fapt aproape neobservat din cauza digitalizării tot mai mari. Prin urmare, nu are sens ca un specialist în senzori să folosească mâna omului ca senzor?
Aplicația utilizează o combinație de detectare a obiectelor – de ex. mâini – și urmărirea individuală a fiecărei mâini detectate. O cameră 2D/3D combinată permite detectarea cu precizie a poziției de manipulare. În câmpul de vizibilitate al camerei, mâna umană are rolul unui senzor pentru a asigura urmărirea pozițiilor mâinilor fără alte ajutoare tehnice sau vizuale. Orice abatere de la etapele de proces specificate cauzează apariția mesajelor pe imaginea live a monitorului, oferind asistență lucrătorului, pentru asigurarea unei siguranțe crescute la executarea lucrărilor.
Noile forme de inteligență artificială, cum ar fi abordările tip "deep learning", creează noi oportunități pentru rezolvarea chiar și a problemelor complexe de recunoaștere a imaginii. Detectarea obiectelor în mediul industrial a luat întotdeauna în considerare componentele care arată cât mai similar posibil și pot fi descrise astfel cu ușurință ca obiecte din punctul de vedere al procesării imaginii. Atunci când este vorba despre recunoașterea obiectelor care sunt dinamice și care arată întotdeauna ușor diferit, abordările convenționale cu algoritm își ating limitele. Mâna omului este un prim exemplu: Nu variază doar de la persoană la persoană, ci și ca formă, așezare, rotire și reprezentare unghiulară. Să nu uităm nici de mișcările mâinii.
Însă în acest domeniu excelează funcția de "deep learning": Rețelele neuronale pot recunoaște cu precizie asemenea lucruri, prin volumele mari de date care pot fi definite în avans.