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ifm mate：這項技術
ifm mate 是如何運作的？
「工業 4.0」至今仍主要聚焦於機器與製程的數位化，然而在典型的生產流程中，五項活動中有四項仍需由人來執行——這一點在數位化浪潮日益高漲的背景下，幾乎未被察覺。既然如此，對一位感測器專家來說，將人類的手作為感測器來使用，難道不是合情合理嗎？
該應用結合了物件識別（即手部）與對每隻被識別手部的個別追蹤功能。結合 2D/3D 的攝影頭可精確偵測操作位置。在攝影頭的視野範圍內，人類的手充當感測器，確保無需任何額外的技術或視覺輔助即可追蹤雙手的位置。一旦偏離指定的作業步驟，即時監控畫面便會顯示相關訊息，為作業人員提供數位輔助，以確保執行工作流程時的安全性。
深度學習與人工智慧開創了全新的可能性
新型的人工智慧技術，例如深度學習方法，為解決甚至極為複雜的圖像識別問題開闢了新的契機。在工業環境中，物體識別一詞向來指的是那些外觀盡可能相似的元件，因此從圖像處理的角度來看，這些元件很容易被描述為物體。但若要辨識那些動態變化、外觀總是略有不同的物體，傳統的演算法方法便會遇到瓶頸。人類的手便是最佳例證：這些不僅因人而異，在形狀、姿勢、旋轉角度及視角表現上也各有不同。此外，手部動作也不應忽略。
但這正是深度學習真正出類拔萃之處：神經網路正能透過預先學習的大量數據，精確地辨識這類事物。