人工质检标准波动
复杂装配工位依赖人工目检，疲劳、经验差异与班次交替导致判定标准不一——行业统计显示68%的生产质量缺陷与人为因素直接相关。
Why It Matters
它解决什么问题
SOP 步骤漏执行
漏扫、漏装、工序跳过、顺序颠倒等问题藏匿于高速生产节拍中，传统手段难以发现——「有没有做」往往比「做得好不好」更具破坏性。
异常发现不够及时
传统抽检须等整批次完成后才发现缺陷，无法在关键工序当下及时拦截——不良品一旦流入下一环节，返工成本呈指数上升。
Core Modules
产品核心能力
工位视觉采集
对接工业相机与边缘算力设备，7×24小时实时采集 SOP 作业画面，覆盖关键工位的每一帧操作细节，不漏掉任何关键动作。
SOP 动作识别
基于深度学习模型，对人员肢体动作、物料拿取状态、装配位置及工序执行顺序进行逐帧语义理解与合规性判定，精准识别每一步操作是否到位。
异常即时预警
识别漏装、错装、漏检、步骤跳过等异常后毫秒级联动声光报警器与工位屏警示，必要时自动锁停工位，实现从检测到拦截的物理级闭环。
质检数据留存
自动归档异常截图、检测日志与视频片段，形成按产品条码、工位、时间可追溯的质量档案，为持续工艺优化与客诉溯源提供数据支撑。
Workflow
标准工作流程
01
导入 SOP 与检测目标
深入客户产线梳理工位布局、关键装配动作、物料特征与质量判定标准，将SOP转化为可量化的视觉检测规则。
02
采集样本并训练模型
基于现场视频与图像样本，针对动作识别、有无检测、顺序校验等检测任务，快速训练并迭代深度学习模型，支持小样本起步。
03
部署到工位实时检测
将训练完成的防错终端一体机部署至目标工位，连接相机与边缘算力，在产线节拍内完成毫秒级就地推理与判定。
04
异常预警与数据闭环
检测结果与异常截图实时回传至管理平台，沉淀为可查询、可分析的质量数据，持续反哺SOP优化与工艺改进。
Scenarios
典型应用场景
产品围绕装配产线的关键工位展开，适配消费电子、家电、汽车整车与零部件、精密制造等头部产线场景。
装配防错
零部件有无、安装方向、型号匹配与装配顺序的在线实时校验，杜绝漏装、错装流入下一工序。
工位过程质检
操作人员是否按规定步骤执行、是否正确使用工具和物料——每一道工序的合规性均被AI精准记录与判定。
质量追溯
异常截图、检测日志与产线数据按产品条码、工位、时间完整留存，支持快速回溯问题根源，为客诉应对与工艺改进提供确切证据。
Delivery
交付组成
软件终端
部署在工位侧的智能防错软件，支持实时视频采集、毫秒级推理检测、即时声光报警联动与本地质检数据管理，开箱即用。
硬件集成
适配工业相机、自研光源模组、边缘 AI 算力盒子、工位屏、声光报警器及 PLC 信号——从视觉采集到物理拦截，构建完整硬件闭环。
算法迭代
支持小样本迁移学习与在线增量学习，面对换型换线仅需少量样本即可快速复用，持续降低模型交付成本与维护门槛。
从一个关键工位开始验证
天军科技AI建议先选择一个漏装、错装或步骤跳过风险明显的工位做试点，通过 Demo 样本、技术研发团队SOP 描述书和现场视频快速评估可落地性。