面向机器视觉标注、训练、测试、实时分析的应用流程说明

通过网盘分享的文件(安装包和手册)：iNeuOS_Vision

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一、 概述

   iNeuOS_Vision·视觉分析是面向工业现场的机器视觉模型训练与应用管理平台，围绕数据标注、数据管理、模型训练、模型管理、模型测试、视觉分析和告警管理形成完整闭环。系统支持私有化部署，可用于快速构建可训练、可部署、可运营的视觉智能应用。

   在典型工业场景中，视觉分析可应用于安全生产识别、人员合规检测、火灾识别、设备状态巡检、质量检测、种植虫害识别和区域入侵告警等业务。系统既可以独立运行，也可以与 iNeuOS 工业互联网操作系统集成，把视觉识别结果转化为平台数据点、告警事件和业务展示内容。

新增加SOP标准操作规程分析，操作规程工业生产、智能制造领域标准化作业的核心依据，可规范人员操作流程、统一作业标准，规避人为操作失误、流程错乱等问题，保障生产作业的规范性、安全性与一致性。

　　传统SOP依赖人工监督、人工核验，存在监管滞后、人工成本高、漏检误检等痛点。依托iNeuOS_Vision机器视觉技术，可实现SOP操作的自动化识别、实时监测、流程校验与异常告警，适配各类工业标准化作业场景，助力工业作业全流程可视化、智能化管控，提升生产标准化水平与作业效率。

二、应用流程

2.1 建立数据标注项目

基于工业SOP实操场景搭建专属数据标注项目，明确场景核心识别对象与标准化操作步骤，为后续视觉模型训练、流程分析奠定数据基础。

本次以矿泉水倒水标准化作业场景为落地案例，定义四类核心识别标注对象关键点：mineral（矿泉水）8个、righthand（右手）5个、lefthand（左手）5个、cup（水杯）8个。

同时划定完整SOP标准操作流程，分为三大核心步骤：step1:static（作业准备）、step2：open（开盖操作）、step3:pour（倒水作业），全程贴合实际工业规范化操作逻辑。

2.2 进行数据标注

2.2.1 准备阶段

    针对SOP准备阶段画面数据开展精准标注，聚焦作业前期标准化准备动作。主要标注作业人员手部姿态、矿泉水、水杯的摆放位置及状态，确认作业物料摆放规范、人员就位姿态合规，精准标记准备阶段所有合规视觉特征，形成标准化标注数据，支撑模型识别准备阶段合规操作。

2.2.2 打开阶段

    围绕开盖操作全过程画面数据进行标注，重点标记左右手分工动作、矿泉水瓶开盖操作轨迹、瓶身与水杯相对位置等核心视觉信息。统一标注标准，让视觉模型精准学习开盖阶段的标准化操作特征，实现后续该步骤操作的自动校验。

2.2.3 倒水阶段

   针对倒水作业动态画面开展数据标注，聚焦手部握持姿态、瓶身倾斜角度、水流状态、水杯承接状态等关键内容。由于光线问题和数据样本少，训练出来的模型对这个阶段的识别准确率低。

2.3 创建SOP标准操作流程模板

    按照完成的全流程标注数据集，按照static准备、open打开、pour倒水的标准作业顺序，对流程进行编排。梳理各步骤编码、步骤名称、最小置信度、确认帧数、超数等，生成专属SOP标准化操作模板，为视觉智能分析提供统一的流程判定依据。

2.4 创建SOP操作分析视觉分析

   创建机器SOP视觉智能分析任务，完成硬件与软件配置对接。接入现场监控摄像头设备，实时采集作业画面；选取适配本次SOP场景的视觉训练模型，绑定已创建完成的SOP标准操作流程模板，配置抽帧频率、置信度阈值、IoU阈值、连续命中、抑制时间、告警级别等核心参数，实现对现场SOP操作的实时视觉识别、步骤匹配与合规性分析。

2.5 SOP运行监控

    系统实时展示SOP作业全流程运行状态，实现可视化动态监控。核心监控内容包含任务实例运行状态、各操作步骤完成进度、实时完成的操作步骤记录、现场设备采集的最新画面事件、实时触发的违规告警信息，管理人员可直观掌握现场作业合规情况、流程推进状态，实现作业过程动态管控。

2.6 SOP告警日志

    系统自动记录SOP作业全过程的异常告警数据，形成完整告警日志。日志包含告警时间、告警类别、告警源描述、告警级别、告警描述等信息，精准留存各类操作不规范、流程错乱、物料操作异常等问题记录，便于后续问题溯源、整改核查与流程优化。

2.7 SOP事件日志

    全程记录SOP标准化作业的识别日志，涵盖模型内部所有标签。日志可完整还原单次作业全流程轨迹，为作业流程复盘、数据统计分析、模型迭代优化提供完整、真实的数据支撑。

参考文章

（1）硬件网关：https://mp.weixin.qq.com/s/iKMqn62YIhBlXjGtY2wKXQ。

（2）物联网（IOT）：https://mp.weixin.qq.com/s/5u4L8fItaFpIbVYOlxbmGg。

（3）视觉分析（Vision）：https://mp.weixin.qq.com/s/SiiuXTTGplTAERRYyCmGCQ。

（4）大模型智库（AiMind）：https://mp.weixin.qq.com/s/SH_q2k_zbQ-pcd05zj86-g。

 （5）大模型智能问数（AiInsight）:https://www.cnblogs.com/lsjwq/p/20272331。

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