关键操作能被看见
零件、工具、手部动作或操作结果能在稳定视角中观察。
评估我的工位Human-led. AI-enhanced.
晟妙通过计算机视觉理解现场动作,再把识别结果放回 SOP 流程中判断。 检测负责“看见”,SOP 负责判断过程是否正确、为什么异常、下一步怎么办。
看看如何工作30-second station check
先看三个现场条件,不急着谈复杂算法。
零件、工具、手部动作或操作结果能在稳定视角中观察。
步骤、先后顺序、超时条件和允许的正常变体有明确边界。
漏步、错序、错料或证据缺失会带来返工、质量或追溯成本。
有遮挡、步骤变体或熟练工例外,也可以先评估。我们先确认相机视角与判断边界,不承诺所有工位都适合只靠视觉解决。
描述我的工位From seeing to deciding
检测负责“看见”,SOP 负责判断过程是否正确,并告诉现场下一步怎么办。
相机持续观察零件、工具、动作与作业区域。
把识别事件放回流程,判断步骤、顺序和条件是否正确。
发现漏步、错序或超时,在错误流入下一工序前提示。
保留周期结果、关键截图、异常原因和人工处理记录。
One platform. Two core engines.
流程规则和视觉模型都能随着现场变化持续迭代,避免一个工位开发一套孤立软件。
用可视化方式配置步骤、顺序、超时、目标、动作、ROI 与现场信号,流程变更后可以回放验证、发布版本并绑定到工位。
在同一平台完成视频采集、抽帧标注、预标注、模型训练与导出,再把模型版本绑定到工位进行本地推理,并用现场证据继续迭代。
为操作人员提供实时反馈,为工程师和管理人员保留完整的过程信息。

从结果回到具体工位、具体周期和具体步骤,帮助工程师快速定位异常。

用业务语言配置步骤、条件、先后顺序和异常策略,并用真实视频回放验证后再发布到工位。

Typical workstations
从操作步骤明确、质量风险可观察的人工工位开始,先验证价值,再逐步扩展。
场景示意01核对工具、零件、锁附位置与操作顺序,在错误进入下一工序前及时提示。
场景示意02确认物料从正确位置取出并放入目标位置,减少错拿、漏拿和混料。
场景示意03在封箱前确认产品、附件和包装步骤全部完成,保留周期级证据。
Works in real factory environments
从一个真实工位开始,用现有相机或现场视频验证可观察性与判断边界。
连接摄像头、RTSP、PLC、MES 与常见现场信号,不改变操作人员原有节奏。
先解决漏步、错序、超时和证据缺失等明确问题,再逐步扩展到更多工位。
Secure and private
核心检测与 SOP 判断可在本地离线运行。项目配置、周期结果、截图与处理记录 由现场自行管理,不依赖公网持续可用。
Start with one real station
告诉我们工序、节拍和主要问题。我们先判断关键动作能否看见、流程规则能否说清,以及视觉方案是否值得投入。无需提供保密视频,也可以先用脱敏图片或工序说明沟通。
微信扫码咨询发送工序说明、脱敏图片或公开视频