在工业生产中，装配工序的准确性直接影响产品质量。微链道爱天眼 SkyVision 平台为解决装配工序漏步检测难题提供了有效途径。
用户场景：某头部工业制造厂商的产品装配产线，主要负责复杂机械设备的装配工序。在该工序中，产品由多个零部件组成，检测对象为每个装配步骤是否按标准操作流程（SOP）执行，一旦出现漏步情况，可能导致产品性能下降甚至无法正常使用。
痛点：在传统的装配工序检测中，主要依赖人工巡检，但人工检测存在较大局限性。一方面，人工检测的漏检率高达 12%，难以保证 100%全检，一些细微的漏步情况容易被忽略；另一方面，人工检测的误报率约为 15%，增加了不必要的复检工作量。同时，人力成本高，且在产线换型时，需要重新培训检测人员，换型时间长达 30min，严重影响生产效率。此外，随着智慧安防、视频监控、行为识别等技术的发展，传统人工检测方式已无法满足行业对生产过程精准监控和合规性的要求。
技术原理
天眼 SkyVision 0 代码视频监控 AI 平台采用先进的计算机视觉算法和深度学习技术。其基于 DaoAI World 世界模型的语义理解能力，能够对装配场景中的各种元素进行精准识别和分析。通过现场部署的监控摄像头获取实时视频画面，平台利用卷积神经网络（CNN）对画面中的装配动作和零部件状态进行特征提取和分类。
- 模型能够学习每个装配步骤的标准特征，当出现与标准不符的情况时，如某个零部件未安装或装配顺序错误，平台可以快速识别并判断为漏步事件。
- 平台的边缘盒子具备实时计算能力，能够在本地对视频数据进行处理和分析，实现 100%本地化数据不出场，保证数据安全的同时提高检测效率。
- 利用 0 代码编程技术，现场人员可以在小时级内完成自有模型的训练，无需专业的编程知识，大大缩短了模型部署时间。
微链道爱解决方案与产品
以天眼 SkyVision 0 代码视频监控 AI 平台为核心，微链道爱提供了一套完整的装配工序漏步检测解决方案。首先，在产线关键位置部署高清监控摄像头，确保能够全面捕捉装配过程的每个细节。然后，使用天眼平台的 0 代码功能，现场工程师根据实际的 SOP 流程，在小时级内完成自有检测模型的训练。平台的行为/事件识别功能可以实时监测装配过程中的每个动作，一旦检测到漏步情况，边缘盒子立即发出实时告警。同时，结合 DaoAI World 世界模型的语义理解能力，平台能够对不同的装配场景和产品类型进行跨场景泛化，提高检测的准确性和通用性。此外，微链道爱的 DaoAI AI AOI 软件系统和 DaoAI 2D / 3D AI AOI 设备可以作为辅助，进一步提升对零部件的检测精度。
天眼 SkyVision 平台，以其高效、精准的检测能力，为工业装配工序的质量保障提供了强大支持。
量化成效：使用天眼 SkyVision 平台后，装配工序漏步的检出率达到 98.5%，漏检率降低至 <1.5%，大大提高了产品质量的稳定性。同时，误报率降低了 −75%，减少了不必要的复检工作量。在产线换型方面，换型时间从原来的 30min 缩短至 5min，显著提升了生产效率。
常见问题
天眼 SkyVision 平台能适应不同的装配工序吗？
可以。平台基于 DaoAI World 世界模型，具备跨场景泛化能力，结合 0 代码功能，现场可小时级训练自有模型，能适应不同装配工序和产品类型。
使用该平台能降低多少人力成本？
虽未直接统计人力成本降低比例，但误报率降低 −75%、换型时间缩至 5min，减少了复检和换型人力投入，间接降低了人力成本。
平台的数据安全性如何保障？
平台的边缘盒子可在本地对视频数据处理分析，实现 100%本地化数据不出场，有效保障了数据的安全性。