每个工厂都有标准作业流程（SOP），但工位上真正发生了什么，往往要等到质量问题流出才被发现。AI-SOP将这一层数字化：工业相机持续看护工位，深度学习模型识别每一步操作与每一个部件，一旦出现漏装、错装、顺序错误或超时，立即报警并留痕——而不是事后追责。
工业相机在工位关键点位采集图像，为行为识别提供基础数据。
对视频流进行预处理与增强，降低算力负载、提升识别准确率。
基于预训练模型与业务微调，识别每一步操作并与SOP匹配。
实时比对SOP模板与识别结果，判定漏装、错序、超时等异常。
触发声光报警、系统通知与PLC联动，异常视频与记录自动存档。
AI-SOP平台覆盖完整闭环：现场注册或标注、本地训练、边缘部署、实时推理——无需外部平台，数据不出厂。
面向工业场景优化的单阶段端到端架构，实时检出零件、工具与料盒；帧间跟踪消除ID跳变与漏检。
骨架提取（OpenPose/MediaPipe）配合时空图卷积（ST-GCN）识别动作序列，"拿起"与"放下"不再混淆。
精细到手指的手部动作识别，核验肉眼级别的精密装配动作。
现场注册5-10张图片即可上线，1分钟内完成——无需千级标注、无需专用训练设备。
边缘算力设备提供双GPU（小模型+大模型）管线，视频与数据不出厂。
为每位作业人员分配独立跟踪ID，多工位、多路视频流并行工作。
| 场景 | 实测准确率 |
|---|---|
| 小样本注册（多数场景） | >99% |
| 汽车装配防漏错装 | ≥98% |
| 包装产线 | ≥99.5% |
| 3C电子 | ≥99.2% |
| 食品化工 | ≥99.5% |
| 行为识别率 / 过杀率 | ≥95% / ≤1% |
数据来自项目实测；准确率随场景、材质与光照条件变化。
现场走查作业流程，识别风险点，明确检测需求。
相机与镜头选型（高帧率产线相机、大倍率微距相机）、光照与安装设计。
现场注册或完整标注，构建训练数据集。
在本地边缘设备或服务器上训练，大小模型按任务优化。
相机、边缘算力、IO触发、报警设备与MES/PLC接口安装接线。
现场准确率验证、参数调优、文档与培训交付。
* 示例：某月产10万件装配线，不良率从2%降至0.5%——每月减少约1,500件不良（按物料100元/件+返工15元/件计），约合每月节省17.2万元，尚不含品牌与客诉成本的避免。
装配防漏错装、紧固与顺序确认。
SOP合规、劳保穿戴检查与喷涂动作规范化。
纸箱内容物、胶带、内衬与标签核验。
换产频繁场景下的小件注册与外观检测。
受监管环境下的包装完整性与装配齐全度检测。
区域安全检测与物料堆叠偏差识别。
AI-SOP既可独立部署为工位级系统，也可作为数字工厂的感知层——与AI-MES联动后，每一次检测结果都能与生产批次和工艺数据绑定。
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