纺织车间的视觉 AI SOP 方案

纺织服装的工序管理难点在于拆分极细且转款频繁。一个款式可能有二十道缝制工序，工人按件计酬，赶产量时最容易省掉的就是那些「看不出来」的工序——比如内部的锁边、衬布固定、暗线加固。这些漏掉后外观完好，到成衣检验或客户投诉时才暴露。

视觉 AI SOP 的作用是把「这件衣服走到哪道工序了」变成系统里可查的记录，工人做完一道自动记一道，漏做会立刻提示，不需要依赖组长的经验和记忆。

监控工位与判定目标

布料场景的成像要点

• 深色布料与浅色布料对光照要求差异大，同一工位换款时需要重新标定曝光参数。
• 布料的褶皱与堆叠会遮挡细节，判定目标应选择「动作发生」与「部件相对位置」，而非稳定的表面特征。
• 缝纫机针头区域运动速度快，需要足够的快门速度避免拖影，必要时提高环境照度。
• 工位空间通常较窄，优先考虑一体式相机或小型化边缘盒子。
• 现场粉尘与飞絮较多，相机镜头需定期清洁，建议加装简易防尘罩。

内部工序为什么最难管

缝制工序可以粗略分成两类：看得见和看不见的。明线、袋口、拉链这类工序做没做，成衣外观一眼能辨，操作人员自己也不敢省。真正容易漏掉的是内部工序——衬布固定、锁边、暗线加固、内衬缝合，它们被外层布料盖住，做与不做穿在身上都看不出来，但会影响整件衣服的形态稳定和寿命。恰恰是这些工序，最适合用视觉记录「动作有没有发生」，判定逻辑与跳工序的判定是一致的。

纺织各工位的监控可行性

哪些纺织工位先别做

转款时的参数切换流程

返工成本怎么算才准

纺织的返工往往不是一道工序的返工，而是「拆到能返工的那一层」——一道内部锁边漏做，可能要拆掉整件才能补，人工成本远超那道工序本身。算收益时不能只算漏做工序的工时，要把拆解、重做、复检以及可能的整件报废都算进去。多数现场按这个口径算下来，单件返工成本常常是工序工时的十几倍，这也是纺织方案投入产出比最有说服力的地方，算法可参考投入产出怎么算。