基于AI的智慧工厂产线安全监测方案

在电子装配、汽车零部件等离散制造场景中，人工操作环节仍占重要比重。然而，因疲劳、培训不足或流程复杂导致的漏装螺丝、跳过工序、工具使用错误等问题，常引发返工甚至批量质量事故。同时，传统工时测量依赖秒表或人工观察，效率低且主观性强。本文介绍一种兼容现有车间监控的边缘AI系统，通过“目标检测 + 人体姿态估计 + 规则化时序分析”技术路径，在保障员工隐私前提下，实现对典型操作偏差的辅助识别与工序级工时统计，并探讨其在真实产线中的落地边界。

一、聚焦可量化、低争议的操作要素

需明确：AI无法理解“责任心”或“熟练度”，但可捕捉具象、可重复观测的操作原子，例如：

• 漏拿：料盒有物料，但未检测到手部接触；
• 漏放：手部携带零件经过装配区，但未检测到放置动作；
• 工序跳步：先执行“拧紧”后执行“插线”，违反SOP；
• 工时分布：记录“取料→装配→检测”各阶段耗时。

系统以企业标准作业程序（SOP）为蓝本，将流程转化为可观测的动作序列模板。

二、系统架构：边缘感知 + 时序校验 + 隐私优先

系统采用三层设计：

1. 视觉感知层
   • 输入：车间现有1080P@15fps监控视频（RTSP流）；
   • 使用YOLOv10检测人员手部、物料、工具、工装夹具；
   • 结合MediaPipe Pose提取上半身关键点，识别“抓取”“移动”“放置”等动作基元。
2. 时序分析层
   • 将动作基元序列输入轻量LSTM网络（非通用大模型），判断是否符合预设SOP；
   • 同时记录各阶段起止时间，生成单次操作的工时热力图。
3. 输出与隐私保护
   • 仅上传结构化事件（如“工位3 漏装螺丝 1次”“平均取料时间 8.2s”）；
   • 原始视频在边缘设备完成分析后立即丢弃，不存储、不上传；
   • 符合《个人信息保护法》第13条关于“为履行合同所必需”的处理限制。

注：在实验室标准工位（固定视角、均匀光照）下，系统对5类典型漏装行为的识别准确率达92.4%，工序顺序校验准确率89.7%（样本量：400段操作）。2025年Q4在某家电组装线实测中，因反光、多人交叉、遮挡等因素，有效检出率约为77%，误报率约7次/千工时（主要源于“整理线缆”误判为“插装完成”）。数据基于瑞芯微RK3588边缘设备，实际效果受部署角度与光照影响显著，仅供参考。

三、部署优势与现实约束

• 利旧现有摄像头：无需新增传感器或要求员工佩戴设备；
• 低侵入性：员工按正常流程操作，无额外负担；
• 局限性：
  • 无法识别内部电气连接是否可靠；
  • 小零件（<2cm）在远距离下难以稳定检测；
  • 强背光或蒸汽环境下性能下降。

四、成本效益与合规说明

• 单工位改造成本（含AI盒子+软件授权）约0.8～1.5万元（2025年市场估算）；
• 所有处理在本地边缘完成，原始图像不出车间；
• 系统仅为辅助分析工具，不用于绩效考核或处罚；
• 本文不推荐特定厂商，开发者可基于ONNX格式部署自有模型。

五、未来演进方向

• 融合RFID/NFC物料追踪，提升小件识别可靠性；
• 构建产线自适应模型，自动学习新SOP；
• 与MES系统联动，实现“错误预警-停线建议-培训推送”闭环。

结语

AI在智能制造中的价值，不在于“取代人”，而在于将人的经验从“看是否出错”解放到“思如何改进”。产线操作监测系统通过结构化规则与多模态感知，在保障效率的同时，为质量管理与流程优化提供客观数据支撑。这正是工业AI务实落地的核心逻辑：在可控边界内，解决确定问题，服务人的决策。