交付状态：已交付 · 多路线扩展
橙轩 AI-SOP
装配防呆系统：把作业 SOP 变成可检测的流程
目标客户
装配、捆包、装箱等工位存在漏装 / 错装 / 跳步风险的离散制造企业；想用视觉做作业合规检测的工厂。
典型症状
- 人工目检漏检导致客诉
- 新员工作业不标准、SOP 执行靠自觉
- 追溯链条缺“作业动作”这一环
解决路径
工位 SOP 定义 → 视觉检测路线选型（按工位需求）→ 检测判定与 NG 存证 → 视觉数据入追溯链。
核心功能
- HkVisionPro（多层装配逐层特征点检测）：已部署路线——本层全 OK 后自动流转、NG 报警与抓拍存证，可用于装配防错交付
- OrpaonVision（动作识别单机路线）：YOLO 部件检测、手部关键点与时序动作识别，自包含项目包与性能回归门禁已形成——接近商用，仍需结合工位数据、节拍和验收标准完成场景验收
- OrpaonSOP（VisionMaster 插件化路线）：推进中，可按工位开展联合验证
- AI-SOP-main（集成原型）：原型，用于路线验证
工程证据
HkVisionPro 路线（多层装配逐层特征点检测）已有部署证据，组级成熟度：可扩展。
动作识别路线接近商用，按工位场景完成验收后交付；插件化路线可按工位开展联合验证。
扩展路径
单工位防错 → 多工位复制 → 视觉数据入追溯链 → 动作识别路线随场景验收结果推进。
适用条件
- 工位动作序列可定义
- 有稳定光照或可改造的成像条件
- 可接受分路线、分场景推进
不适用条件
- 要求“一套系统覆盖所有产线即插即用”的承诺
- 把动作识别路线当作已在客户现场规模部署
- 无样本 / 无成像条件的场景
试点方式
已部署路线：选 1 个装配工位做场景验收试点；动作识别路线：先做场景验收评估。试点范围、周期与验收口径双方调研后确认。
常见问题
AI-SOP 是已经成熟的完整产品吗？
产品族已交付并持续扩展——HkVisionPro 已部署、OrpaonVision 接近商用（按场景验收）、OrpaonSOP 与 AI-SOP-main 推进中；按路线洽谈。
能承诺检测准确率吗？
准确率须按具体工位、样本与验收口径在场景验收中确认，不做无依据承诺。
和普通视觉检测什么区别？
聚焦“作业动作合规”——把 SOP 执行过程变成可检测、可存证的数据。