生產(chǎn)車間工人作業(yè)防錯檢測系統(tǒng)的核心在于利用YOLOv7框架與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，生產(chǎn)車間工人作業(yè)防錯檢測系統(tǒng)通過在工位頂部安裝高清視覺檢測攝像機(jī)，系統(tǒng)通過檢測人體關(guān)鍵部位的骨骼點(diǎn)，以及與作業(yè)相關(guān)的關(guān)鍵動作目標(biāo)點(diǎn)，識別工人的動作是否符合預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)操作流程(SOP)，包括但不限于作業(yè)順序、使用工具的正確性以及安全規(guī)定的遵守情況。實(shí)現(xiàn)對工人動作的精確捕捉。這包括拿取、運(yùn)動軌跡、插裝位置和動作順序等。一旦發(fā)現(xiàn)操作不當(dāng)，系統(tǒng)會立即發(fā)出警報(bào)，通知管理人員進(jìn)行干預(yù)，從而避免潛在的生產(chǎn)事故和質(zhì)量缺陷。



隨著工業(yè)4.0時代的到來，智能制造成為制造業(yè)發(fā)展的重要方向。在這一背景下，生產(chǎn)車間的自動化、智能化水平不斷提升，而工人作業(yè)防錯檢測系統(tǒng)作為智能制造的關(guān)鍵組成部分，其重要性日益凸顯。本文將探討一種基于YOLOv7+CNN視覺算法的工人作業(yè)防錯檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過先進(jìn)的視覺識別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對生產(chǎn)過程中工人作業(yè)的實(shí)時監(jiān)控與錯誤檢測，以提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，確保作業(yè)安全。YOLOv7作為一種高效的目標(biāo)檢測算法，能夠快速準(zhǔn)確地識別圖像中的目標(biāo)。


生產(chǎn)車間工人作業(yè)防錯檢測系統(tǒng)基于YOLOv7+CNN視覺算法，是智能制造領(lǐng)域的一項(xiàng)重要創(chuàng)新。它通過精準(zhǔn)的監(jiān)督和及時的警報(bào)，為生產(chǎn)車間帶來了革命性的變化，預(yù)示著制造業(yè)向更高水平的自動化和智能化邁進(jìn)。生產(chǎn)車間工人作業(yè)防錯檢測系統(tǒng)通過自動化的錯誤檢測，減少了人工檢查的需求，工人可以更專注于作業(yè)本身，從而提高整體的生產(chǎn)效率。通過監(jiān)督工人遵守安全規(guī)定，系統(tǒng)有助于減少工作場所的事故風(fēng)險(xiǎn)，保護(hù)工人安全。系統(tǒng)收集的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，可以為管理層提供決策支持，優(yōu)化生產(chǎn)流程和提高資源利用率。