SOP行为检测案例

电饭煲包装过程漏放错放检测

点击次数：更新时间：26/10/10 11:26:10 来源：www.ytzrtx.com 分享:

SOP行为检测案例之电饭煲包装过程漏放错放检测

所属行业	家电制造/小家电
检测工序	成品末段装箱 / 封箱前包装工位
检测要求	对电饭煲打包过程中进行人体行为的检测，检测过程中是否有漏放、错放的行为，是否按照要求进行作业。

包装是产品交付客户的“最后一公里”。当产线节拍越来越快、随箱物料越来越多，漏放、错放这类看似微小的质量隐患，正成为小家电企业品牌口碑的隐形杀手。本文以电饭煲包装产线为样本，分享一套基于机器视觉的 SOP 行为检测落地实践。

01	项目背景分析

电饭煲属于成熟的小家电品类，产线节拍快、包装物料多。一台整机在包装段往往涉及内胆、蒸架、电源线、量杯、饭勺、说明书、保修卡、合格证等多达十余种物料。人工目检在高速节拍下极易出现漏放、错放，而这类问题一旦流入市场，将直接引发客户投诉、退换货与品牌口碑损耗。

传统质检模式的核心痛点：

● 漏放：旺季赶节拍时，量杯、饭勺、说明书等小件被遗忘在工位，整台机器流入下一道封箱。

● 错放：混线生产不同型号（3L / 4L / 5L）时，功率不对的电源线、错版本说明书被误装入箱。

● 回流成本高：问题件往往在客服开箱、甚至消费者拆箱后才被发现，单台退货+物流+客诉综合损失超过产品毛利。

客户此前尝试过 称重法 与 扫码法：称重无法区分“放错的同款重量配件”，扫码则要求员工逐件扫码，节拍被拉长 20% 以上，且员工容易“先扫后放、人走码留”。双方一致认为：必须有一种不增加员工动作、主动看着作业过程的检测方式。

解决方案

致瑞图像在包装工位正上方部署 1 台 500 万像素工业智能相机，俯拍包装作业区域，完整覆盖物料放置动作；配合基于深度学习的 SOP 行为检测算法，把“电饭煲装箱”这件事拆解为可被视觉验证的标准动作序列：

Step 1 放入底部泡沫，触发开始事件：训练底部泡沫及纸箱的AI标签模型。并制定检测区域内底部泡沫的检测逻辑规则。当检测到底部泡沫出现，自动开始新的检测流程。

Step 2 纸箱扫码检测；训练扫码枪及手的AI标签模型。制定检测区域内扫码枪的检测逻辑规则。当检测区域内，检测到扫码枪和手同时出现并符合逻辑规则，则判断该流程完成。

Step 3 电饭煲扫码检测；训练AI标签模型。制定检测区域检测逻辑规则。当检测区域内，检测到出现并符合逻辑规则，则判断该流程完成。

Step 4 说明书扫码检测；同上

Step 5 放入电饭煲检测；

Step 6 放入保护膜检测；

Step 7 放入顶部泡沫检测；

Step 8 电源线检测；

Step 9 铲子类配件检测；

Step 10 放入说明书，流程结束；

技术优势

■ 非侵入式改造，不改人工作业

相机架在工位正上方，员工无需扫码、无需按键、无需额外动作，完全按原有习惯装箱，老产线 1 天即可上线。

■ 看得懂“行为”，而不只是“物体”

算法识别“手拿起 → 移动 → 放入格位”完整动作链，从原理上杜绝“先扫码后不装”的假合格。

■ 混线柔性兼容

多型号共线时，系统按当前呼叫工单自动切换 BOM 模板，换产不换线、不停线。

■ 漏放错放双重拦截

既查“该放的没放”（漏放），也查“放错型号”（错放），补上称重法的原理性盲区。

■ 不卡节拍

推理在端侧智能相机本地完成，单台检测 < 0.8 秒，不拖累产线 CT。

■ 数据沉淀，持续改善

检测图像与判定结果实时上传 MES / 看板系统，形成可审计、可追溯的数据闭环。帮助管理层定位“高频出错位”，反哺 SOP 与培训。

结语

包装是产品交付客户的“最后一公里”。漏放错放虽是细节，却关乎品牌信任与用户体验。以机器视觉构建 SOP 行为检测的坚实防线，让每一台电饭煲都“件件齐整、台台合规”。致瑞图像将持续以工业视觉技术，助力制造企业把好品质关、走好智造路。

[致瑞图像] · 工业视觉 · SOP 行为检测解决方案