辽宁贝斯特科技有限公司基于多年机器视觉技术积累联合东北大学推出了AI钳工实操考核系统，将深度学习视觉算法引入钳工实操教学与考核场景。系统通过摄像头实时捕捉学员操作画面，对握姿、工具角度、操作频率、拉动幅度四个维度进行分析，并在屏幕上即时给出”正确”或”需调整”的判定反馈。这意味着，学员在操作过程中不再需要等待事后点评，而是在每一次推锉、每一次锯切的同时，就能看到自己的动作是否符合规范。考核从”事后主观打分”变成了”实时客观评判”。
技术实现路径
系统底层采用”端边云”协同架构。前端摄像头采集的视频流在本地边缘计算设备上完成推理和姿态估计，将检测结果推送至考核终端，终端软件实时渲染评估面板并记录日志。整个链路从画面采集到界面刷新的延迟控制在1秒以内，学员在操作的同时就能看到反馈。
核心技术
| 评分标准 | 满分 | 扣分触发条件 | 扣分依据 | 证据保全 |
|---|---|---|---|---|
| 手的握姿 | 30分 | 左手或右手检测到非握姿/非握拳姿态 | 手部关键点置信度、四指与拇指摆角、阈值对比 | 自动截图保存骨架图 文件名含时间戳+异常类型 |
| 工具角度 | 30分 | 工具与工件夹角超出0°—5.0°标准范围 | 实时角度采样值，取本轮最低得分时刻 | 角度超标时刻画面自动记录 |
| 浮动频率 | 20分 | 平均速度低于50.0或高于75.0 px/s | 单位时间内往复运动速度统计 | 频率异常时段数据留存 |
| 拉动幅度 | 20分 | 每次拉动距离过大、过小或波动不稳定 | 逐次拉动位移测量值，取本轮最低得分时刻 | 幅度异常时刻画面自动记录 |
分别展示规范操作与异常操作下，系统实时检测画面与成绩单的对比。
应用场景
系统已在实际培训环境中完成部署验证，覆盖锉削、锯割、台虎钳操作等钳工核心技能环节。在车间现场，大屏终端与工位一一对应，学员站在工作台前操作，摄像头从侧上方捕捉动作，屏幕上同步显示检测结果和评估指标。指导教师在旁观察时，关注点从”盯着学员的手”转移到”分析数据趋势”，教学效率显著提升。
系统不仅适用于院校的日常教学考核，也可用于企业新员工岗前技能评估、职业技能等级认定考试、技能竞赛客观评分等场景。具备多工位并行考核的能力——一套后台即可同时管理数十个考核终端的数据。
辽宁贝斯特科技有限公司自成立以来，一直专注于机器视觉技术的应用与研发，为制造业客户提供工业视觉检测系统解决方案。AI钳工实操考核系统的推出，标志着公司的视觉技术能力从”检测产品缺陷”延伸到了”评估人的技能”——同样是计算机视觉，前者看的是流水线上的零件，后者看的是操作者的双手。这套视觉方案体现了AI赋能钳工实习的价值，更实现了从”考核工具”到”教学智库”的升级。