車間工人SOP流程檢測系統(tǒng)通過安裝在車間現場的監(jiān)控攝像頭， 車間工人SOP流程檢測系統(tǒng)自動檢測工人在生產過程中的行為。這包括任務執(zhí)行的順序、使用的工具是否正確，以及是否遵守了安全規(guī)定，確保每一步操作都符合預設的標準作業(yè)流程。系統(tǒng)利用深度學習模型檢測人體關鍵部位的骨骼點和關鍵動作目標點。通過對這些點的追蹤，系統(tǒng)能夠采集工人的運動軌跡，并對數據進行統(tǒng)計分析。這不僅能夠識別工人的拿取動作、運動軌跡、插裝位置和動作順序，還能夠檢測出漏放、漏拿、漏打等錯誤操作，實現防錯目的。



在現代制造業(yè)中，標準化作業(yè)程序（SOP）是確保生產效率和產品質量的關鍵。然而，傳統(tǒng)的人工監(jiān)督方式不僅效率低下，而且容易受到人為因素的干擾。隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，基于YOLOv7和OpenCV的視覺算法為車間工人SOP流程檢測提供了一種全新的解決方案。YOLOv7是一種先進的目標檢測算法結合OpenCV這一強大的計算機視覺庫，可以實現對復雜場景下目標的快速識別和分析。通過這兩種技術的融合，車間工人SOP流程檢測系統(tǒng)能夠實時捕捉和分析工人的行為。


車間工人SOP流程檢測系統(tǒng)通過對生產流程中的數據進行深入分析， 車間工人SOP流程檢測系統(tǒng)能夠識別出操作流程中的瓶頸和不必要的步驟。實施車間工人SOP流程檢測系統(tǒng)后，企業(yè)能夠實現以下幾個方面的改進：通過自動化檢測和智能行為識別，減少了因操作不當導致的生產延誤。確保每一步操作都符合標準，從而提高產品質量。通過優(yōu)化生產流程，減少不必要的步驟，降低材料和人力成本。系統(tǒng)能夠實時監(jiān)控工人是否遵守安全規(guī)定，提高工作場所的安全性。