在製造現場，作業員常有以下狀況發生：物件拿錯造成組裝錯誤、品質瑕疵。或是放錯位置導致檢測失準、流程中斷，還有時間拖延讓作業效率低落、交期延誤。
AI SOP 監控是以人工智慧技術即時監控作業流程，不僅確保製程合規與品質一致性，更能縮短人員培訓時間。透過物件辨識與姿態檢測，系統能分析操作員行為，比對標準作業程序，即時提示錯誤偏差，達到品質控管與效率提升。
透過本次實作分享，您將學到：
- 如何導入 AI SOP 監控系統，解決人為作業錯誤
- 六大實作步驟與技術細節
- 導入效益與延伸應用場景
打破 AISOP 監控系統只能用在高階製程而且需大量程式撰寫的迷思，其實基礎組裝也適用，透過 GIT 的無代碼 AI 模型管理平台，免寫程式也能快速輕鬆建立模型！
步驟總覽
Step 1：錄製操作影片
目標：取得標準流程影像資料
任務： 選定代表性作業流程 ，安排攝影機拍攝角度來錄製操作員依 SOP 擺放物件的影片。
注意事項：⚠️ 光源穩定 ⚠️ 作業一致性
檢查點：✓ 涵蓋所有動作 ✓ 畫面清晰可辨識
Step 2：擷取影像資料
目標：從影片中擷取訓練用圖片
任務： 使用程式每5幀截一張圖片，建立影像資料集以確認物件特徵多樣性。
注意事項：⚠️ 避免重複畫面 ⚠️ 保留不同時間點特徵
檢查點：✓ 每個物件至少10張 ✓ 畫面有物件存在
Step 3：影像前處理
目標：清理與統一影像資料
任務： 統一圖片尺寸，刪除無物件畫面，做資料增量(調整影像亮度、對比角度等等...)
注意事項： ⚠️ 保留清晰特徵
檢查點：✓ 圖片尺寸一致 ✓ 無模糊色調清晰
Step 4：標記影像
目標：建立物件辨識訓練資料
任務清單： 使用 LabelImg 標記物件，定義每類物件名稱來確認標記框準確性。
注意事項：⚠️ 標記需精準 ⚠️ 類別命名一致
檢查點：✓ 每張圖至少1個標記 ✓ 無重疊或錯誤標記
Step 5：訓練AI模型
目標：建立 AI SOP 物件辨識模型
任務： 上傳資料至 GIT 的無代碼 AI 模型管理平台，選擇模型類型及演算法（物件偵測，YOLO），啟動訓練並驗證準確率。
注意事項：⚠️ 避免過度擬合 ⚠️ 測試資料需獨立
檢查點：✓ 準確率達90%以上 ✓ 模型穩定性良好
Step 6：部署與整合
目標：將模型整合至應用程式
任務： 從平台下載模型，整合至自研系統進行現場測試與優化。
注意事項：⚠️ 測試期間需安排人員觀察
檢查點：✓ 錯誤偵測準確 ✓ 提示反應時間合理
進階優化建議-提升模型品質
技巧1：多角度攝影機配置
操作方法：設置2-3台攝影機
預期效果：提高辨識準確率
技巧2：持續資料更新
操作方法：每月新增5段影片再訓練
預期效果：模型穩定性提升
技巧3：異常行為警示設定
操作方法：設定超時、錯誤動作通知
預期效果：即時反應，減少生產損失
問題排除
- 問題1：模型無法辨識新物件 → 重新標記並再訓練
- 問題2：提示延遲 → 檢查硬體效能與網路速度
- 問題3：誤判率高 → 增加資料多樣性
打造智慧工廠，交給GIT全球儀器
