規則引擎這個環節是整個系統從“感知”上升到“認知”的關鍵，也是最智能的部分。我來詳細拆解這個 [動作識別與規則引擎] <--> [DeepSeek邏輯推理/SOP理解] 的協作過程。

這個環節的核心是：將原始的視覺數據轉化為有業務意義的決策。它不是一個簡單的“是/否”判斷，而是一個基於上下文的理解和推理過程。

首先，我們明確兩個組件的分工：

  1. 動作識別與規則引擎
  • 角色：“快速反應部隊” + “數據預處理員”
  • 功能：
  • 處理來自YOLO的原始數據（手部關鍵點、工具類別、物體位置）。
  • 執行低層次、高頻率、確定性的規則判斷。
  • 將連續的視覺數據抽象化、語義化，為DeepSeek準備“故事素材”。
  • 技術：基於規則的邏輯、狀態機、輕量級機器學習模型（如LSTM用於簡單動作分類）。
  1. DeepSeek邏輯推理/SOP理解
  • 角色：“資深專家法官” + “流程總監理”
  • 功能：
  • 理解複雜的、非固定的作業指導書。
  • 處理多步驟、有時序關係、有例外情況的複雜邏輯。
  • 進行上下文推理和常識判斷。
  • 技術：大型語言模型的內在推理能力，對自然語言描述的SOP進行深度理解。

然後，我們看它們如何協作（<–> 雙向箭頭）

整個流程可以看作一個分工明確、相互配合的決策鏈。

第一步：規則引擎進行初步加工和快速判斷

規則引擎從YOLO接收到實時數據流，例如：

  • Hand_Location: (x1, y1), Keypoints: [21個點座標]
  • Tool_Detected: "Screwdriver", Confidence: 0.95
  • Object_Detected: "Circuit_Board", Confidence: 0.98

規則引擎會做兩件事：

A. 快速低階判斷（不經過DeepSeek）
這些是簡單、需要極快響應的安全規則，直接由規則引擎處理：

  • 規則1：IF Hand_Location IN Danger_ZONE THEN Trigger_Alarm() // 手進入危險區域，立即報警
  • 規則2：IF Tool_Detected == "None" AND Hand_Location IN Assembly_ZONE THEN Trigger_Alert("未使用工具徒手操作") // 未佩戴安全裝備報警

B. 動作抽象與語義化（為DeepSeek準備輸入）
規則引擎將原始座標數據“翻譯”成人類可讀的“事件描述”。

  • 輸入：連續幀的手部關鍵點序列。
  • 處理：通過輕量模型或算法，判斷出這是一個 "Pick_Up_Screwdriver" -> "Move_To_Board" -> "Tightening_Motion" 的動作序列。
  • 輸出：生成一個結構化的上下文片段，準備發送給DeepSeek。
第二步：與DeepSeek的深度交互

當遇到複雜情況時，規則引擎會“求助”於DeepSeek。

請求階段：規則引擎 → DeepSeek

規則引擎會組裝一個這樣的“查詢”發送給DeepSeek的API：

# 這是一個模擬的發送給DeepSeek的提示詞（Prompt）
prompt = f"""
你是一個生產線SOP專家。請根據以下信息判斷操作是否合規。

【當前觀察到的動作序列】：
1. 時間 T-2s: 操作員用右手抓取了電容C1。
2. 時間 T-1s: 操作員將電容C1移動到電路板B的X1位置。
3. 時間 T-0s: 操作員開始執行焊接動作。

【已知SOP規則】：
“在焊接電容C1之前，必須先使用萬用表檢測其極性，並確保其值在10μF±5%範圍內。”

【當前環境狀態】：
- 工作台上未識別到萬用表。
- 數據庫記錄顯示，上一批次電容C1的抽檢合格率為92%。

請推理：
1. 操作員當前動作是否符合SOP？
2. 如果不符合，具體違反了哪一條規定？
3. 可能的根本原因是什麼？
"""

響應階段：DeepSeek → 規則引擎

DeepSeek會進行分析並返回一個結構化的推理結果：

{
  "is_compliant": false,
  "violation_description": "操作員在未進行極性及容值檢測的情況下，直接進行了焊接。",
  "violated_rule": "SOP章節4.2：焊接前的元件檢測規定。",
  "root_cause_analysis": "工作台上未發現萬用表，可能原因是：1) 操作員遺漏了檢測步驟；2) 萬用表未按規定放置。",
  "suggested_action": "立即停止當前焊接，取出已焊接元件進行檢驗，並補足檢測流程。",
  "confidence": 0.95
}
第三步：規則引擎執行最終決策

規則引擎收到DeepSeek的“判決”後，會將其轉化為具體的執行指令：

  • IF is_compliant == false THEN Trigger_NonCompliance_Alert(violation_description)
  • 同時，將這次違規的完整記錄（包括視頻片段和DeepSeek的分析報告）保存到數據庫，用於後續的質量追溯和員工培訓。

核心優勢總結

這種架構的威力在於：

  1. 效率與智能的平衡：規則引擎處理大量簡單、高速的判斷，DeepSeek專注於少量複雜的推理，系統整體效率最高。
  2. 處理模糊性和複雜性：DeepSeek能理解“精神”而不僅是“字面”規則。例如，SOP説“均勻塗抹膠水”，DeepSeek可以根據手部運動軌跡和範圍，判斷是否“均勻”，而規則引擎很難定義什麼是“均勻”。
  3. 強大的泛化能力：當生產線引入新產品、新SOP時，很多時候只需要更新給DeepSeek的SOP文本描述，而無需重新訓練或編寫複雜的視覺檢測規則。
  4. 可解釋性極強：DeepSeek提供的自然語言解釋，讓管理人員和操作員都能清楚地理解“為什麼違規”，這比一個簡單的“錯誤代碼”要有用得多。

簡而言之，這個環節讓機器不僅“看到了”動作，更“理解了”動作背後的意圖、流程和規範，實現了從視覺感知到認知智能的飛躍。