車間工人SOP流程檢測系統透過安裝在車間現場的監控攝像頭， 車間工人SOP流程檢測系統自動檢測工人在生產過程中的行為。這包括任務執行的順序、使用的工具是否正確，以及是否遵守了安全規定，確保每一步操作都符合預設的標準作業流程。系統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。透過對這些點的追蹤，系統能夠採集工人的運動軌跡，並對資料進行統計分析。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。
在現代製造業中，標準化作業程式（SOP）是確保生產效率和產品質量的關鍵。然而，傳統的人工監督方式不僅效率低下，而且容易受到人為因素的干擾。隨著人工智慧技術的飛速發展，基於YOLOv7和OpenCV的視覺演算法為車間工人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演算法結合OpenCV這一強大的計算機視覺庫，可以實現對複雜場景下目標的快速識別和分析。透過這兩種技術的融合，車間工人SOP流程檢測系統能夠實時捕捉和分析工人的行為。
車間工人SOP流程檢測系統透過對生產流程中的資料進行深入分析， 車間工人SOP流程檢測系統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流程檢測系統後，企業能夠實現以下幾個方面的改進：透過自動化檢測和智慧行為識別，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。透過最佳化生產流程，減少不必要的步驟，降低材料和人力成本。系統能夠實時監控工人是否遵守安全規定，提高工作場所的安全性。