视觉 AI 如何识别工具使用和完成状态？

不是只看见工具，而是判断作业状态

单帧画面中的“工具出现”并不等于工具已经在正确点位完成操作。系统需要把工具进入指定区域、工件在位、动作持续时间、步骤先后关系和完成条件放在同一条任务上下文中判断。

例如在紧固工位，系统可以区分工件初始在位、电批进入并对位、锁附动作进行和任务完成等阶段；当工具出现在错误点位、关键步骤缺失或顺序不符时，记录相应过程偏差。

工具使用与完成状态的判断链路

1. 定义场景边界：确定固定工位、相机视角、工具区域、工件区域和关键操作区。
2. 识别可观察事件：检测工件在位、工具进入、对位、动作持续和离开等可复核事件。
3. 应用步骤规则：按 SOP 顺序和任务上下文判断漏做、错序、重复触发或异常停顿。
4. 形成完成结论：只有满足已定义的关键步骤与完成条件，才把本次任务标记为完成。

系统应输出哪些复核证据

OrdVista 视序智能可把步骤状态、异常类型、触发时间、关键帧、最终快照和任务结果关联到同一条记录。现场人员可以据此复核“何时使用了什么工具、完成了哪一步、为什么被判为异常”，而不是只看到一个无法解释的 OK/NG。

这些记录还可以汇总为班次级步骤完成率、异常次数和返工原因，为后续规则调整、训练评估与结果追溯提供依据。

正式上线前需要满足的条件

工具使用识别依赖稳定可见的工位、相机视角、光照和业务规则。被遮挡的动作、频繁变化的作业区域或尚未定义的完成标准，不能仅靠一个通用模型可靠判断。

因此正式上线前，应使用现场样本验证工具、工件、步骤和异常边界，完成训练评估并保留人工复核机制。首期验证通过后，再扩展到相似工位、产线或更多工具类型。

OrdVista 如何承载长期运行

OrdVista 视序智能把项目、场景、任务、训练评估、工厂实时检测和结果追溯连接起来，可按实际条件选择云端训练模式或工厂本地训练模式。系统关注的是从场景验证到正式上线的完整闭环，而不是一次性的演示识别。

相关真实场景可继续查看SOP 顺序防错检测案例和装配作业识别案例。