在汽车装配、电子制造、医疗器械等对操作规范性要求极高的工业场景中，员工是否严格遵循标准作业程序（SOP），直接关系到产品质量与安全。传统依赖班组长巡检或事后抽检的方式，存在覆盖盲区、主观性强、反馈滞后等问题。近年来，基于AI视觉的“工厂产线SOP防错防漏识别监测系统”逐渐进入试点应用。
一、技术能观测什么？不能判定什么？
AI对摄像头视野内可见的动作序列与物体状态进行初步比对，包括：工件是否存在：如插件是否插入插座、盖板是否安装；操作顺序是否符合预设流程：如“先取A再取B”是否被遵守；手部轨迹是否进入关键区域：如是否触达指定装配点。
二、系统架构：关键点检测 + 时序建模 + 边缘推理
典型部署采用三层边缘架构，保障低延迟与数据合规：在工位上方部署200万像素工业级摄像头（帧率 ≥30fps，带偏振滤光）；视野聚焦操作台面，避免背景干扰。视频流输入边缘AI盒子；采用轻量姿态估计算法（如MoveNet）提取手部关键点；结合YOLOv10检测工件存在状态；构建有限状态机（FSM）：将SOP分解为“状态-转移”规则（如“状态1：手在料盒 → 状态2：手在工位”），若实际轨迹偏离，则标记为“疑似漏操作”。仅上传脱敏事件摘要（含时间、工位、异常类型、10秒片段）至MES或质量管理平台；
三、实测性能
传统的异常行为检测方法主要依赖于人工经验和规则定义，这种方式不仅效率低下，而且容易受到主观性和环境复杂性的影响。然而，AI视觉检测技术的引入，通过深度学习、机器视觉等技术手段，能够实现对制造现场的实时监控、数据分析和异常行为识别，从而大大提高了异常行为检测的准确性和效率。
四、部署建议
固定工位、操作流程标准化、工件特征明显的装配环节；柔性产线（频繁换型）、透明/微小零件装配、高动态协作机器人区域；单工位改造成本：约1.2～1.8万元（含工业相机、AI盒子、安装与标定），2025年市场估算。系统仅为质量辅助工具，不用于绩效考核、罚款或自动化停线。所有告警须经质量工程师复核后处理。
工厂产线SOP防错防漏识别监测系统利用图像识别算法对视频中的目标进行识别和跟踪，提取出关键点的位置信息，及时发现并纠正异常行为。工厂产线SOP防错防漏识别监测系统识别员工在生产线上的各种动作，包括拿取、运动轨迹、插装位置、动作顺序等，从而实现对漏放、漏拿、漏打等错误的检测，达到防错目的。此外，动作防错系统还可以对员工的操作习惯进行统计分析，帮助企业针对性地进行培训和改进，提高员工的操作技能和规范程度。
热门跟贴