引言
在电力、石化与制造等行业，巡检工作长期依赖人工目视与纸质记录，效率与准确性极易受光照条件、反光干扰、视线遮挡及人员疲劳等因素影响。
借助 Rokid AR 眼镜 进行第一视角的图像采集与叠加显示，并深度融合 OCR（光学字符识别）、条码识别与仪表读数推理 技术，可以将"识别 → 理解 → 指导"的数字化链路直接落地于巡检现场。这一方案不仅形成了完整的数据闭环，更显著降低了漏检率与误判率。
业务痛点与目标
痛点包括铭牌小字难读、仪表角度不易、条码污损与偏转、巡检记录不统一。目标是稳定识别多类型对象，提供阈值判定与 SOP 指引，并以低时延、低功耗的方式融入巡检流程。系统需适配低光、反光与灰尘等复杂条件，并提供拍摄引导与回退机制。
架构设计
架构采用**"端云协同"或"端边协同"**模式，分为纯眼镜端与手机算力端（或边缘盒子）：
- 纯眼镜端（前端）：负责图像采集、图像质量评估（模糊/过暗检测）、ROI（感兴趣区域）裁剪以及轻量级的特征提取。
- 手机协同端（算力端）：接收眼镜上行的关键帧，运行高精度的 OCR 版面分析、深度学习推理与知识库比对，最终返回结构化数据与操作指令。
两者间需建立ROI 优先传输与断线回退机制，以确保在工业弱网环境下的可用性。
识别模块
OCR覆盖场景文本与印刷体，结合版面分析与行业词典进行校验；条码识别需支持多制式与纠错，并对旋转与缺损具备容错；仪表读数分数字仪表与指针仪表两类，数字仪表通过字符分割识别，指针仪表通过表盘检测、指针角度估计与刻度映射推断读数，并解析单位与阈值。
数据与知识库
现场数据集应覆盖多角度与多光照条件，并进行透视校正与锐化等预处理。知识库存放设备参数、阈值区间与 SOP；结果需进行校验与一致性判断，例如将铭牌、条码与工单目标进行匹配，减少误识。
交互与指引
眼镜端以叠加显示标注框、读数与判定结果，并给予下一步操作建议；通过语音或手势在工单间切换、提交异常或拍照留档。当清晰度不足或反光明显时，显示拍摄引导与重试入口。
稳定性与安全
ROI 优先策略减少带宽与延迟；质量门限对清晰度与曝光进行判断，提示拍摄原因；缓存最近识别与位置，提高多次扫描一致性。隐私策略以结构化结果优先存储、传输加密与最小日志记录为原则，并支持一键清理与审计。
以下给出最小可运行的眼镜端与手机协同端骨架，体现采集、上行与叠加结果的基本路径。可替换识别模块为实际 OCR/条码与仪表推理服务。
眼镜端（Android/Kotlin）
kotlin
import android.graphics.*
import android.os.Bundle
import android.view.View
import android.view.ViewGroup
import android.widget.FrameLayout
import android.widget.TextView
import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity
import androidx.camera.core.*
import androidx.camera.lifecycle.ProcessCameraProvider
import androidx.core.content.ContextCompat
import java.net.HttpURLConnection
import java.net.URL
import java.util.concurrent.Executors
import org.json.JSONObject
import java.io.ByteArrayOutputStream
class OcrInspectionActivity : AppCompatActivity() {
private lateinit var overlayView: TextView
private val cameraExecutor = Executors.newSingleThreadExecutor()
override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
super.onCreate(savedInstanceState)
val root = FrameLayout(this)
overlayView = TextView(this)
root.addView(overlayView, ViewGroup.LayoutParams.MATCH_PARENT, ViewGroup.LayoutParams.WRAP_CONTENT)
setContentView(root)
startCamera()
}
private fun startCamera() {
val cameraProviderFuture = ProcessCameraProvider.getInstance(this)
cameraProviderFuture.addListener({
val cameraProvider = cameraProviderFuture.get()
val analysis = ImageAnalysis.Builder().build()
analysis.setAnalyzer(cameraExecutor) { imageProxy ->
val bmp = imageToBitmap(imageProxy)
val res = sendFrame(bmp, "http://192.168.1.2:8080/infer")
runOnUiThread { overlayView.text = res }
imageProxy.close()
}
val selector = CameraSelector.DEFAULT_BACK_CAMERA
cameraProvider.bindToLifecycle(this, selector, analysis)
}, ContextCompat.getMainExecutor(this))
}
private fun imageToBitmap(image: ImageProxy): Bitmap {
val yBuffer = image.planes[0].buffer
val uBuffer = image.planes[1].buffer
val vBuffer = image.planes[2].buffer
val ySize = yBuffer.remaining()
val uSize = uBuffer.remaining()
val vSize = vBuffer.remaining()
val nv21 = ByteArray(ySize + uSize + vSize)
yBuffer.get(nv21, 0, ySize)
vBuffer.get(nv21, ySize, vSize)
uBuffer.get(nv21, ySize + vSize, uSize)
val yuv = YuvImage(nv21, ImageFormat.NV21, image.width, image.height, null)
val out = ByteArrayOutputStream()
yuv.compressToJpeg(Rect(0, 0, image.width, image.height), 70, out)
val bytes = out.toByteArray()
return BitmapFactory.decodeByteArray(bytes, 0, bytes.size)
}
private fun sendFrame(bmp: Bitmap, urlStr: String): String {
val url = URL(urlStr)
val conn = url.openConnection() as HttpURLConnection
conn.requestMethod = "POST"
conn.doOutput = true
conn.setRequestProperty("Content-Type", "image/jpeg")
val bos = ByteArrayOutputStream()
bmp.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 70, bos)
conn.outputStream.write(bos.toByteArray())
val res = conn.inputStream.bufferedReader().readText()
conn.disconnect()
return res
}
}手机端识别服务（Python/FastAPI）
python
from fastapi import FastAPI, UploadFile, File
import uvicorn
import json
app = FastAPI()
@app.post("/infer")
async def infer(image: UploadFile = File(...)):
payload = {
"items":[
{"type":"ocr","text":"VALVE A", "bbox":[100,80,160,40], "status":"normal"},
{"type":"gauge","value":0.72,"unit":"MPa","bbox":[220,120,120,120],"status":"normal"}
],
"next_step":"记录并前往阀门A"
}
return payload
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8080)
指标与方法论
OCR 指标以准确率与召回率为主；条码识别关注成功率与耗时；仪表读数以 MAE/RMSE 评估；现场指标包含完成时间、误报与漏报率、纠错比例；系统指标关注延迟分位、丢帧率与功耗。方法论强调在 ROI 优先与质量门限基础上，结合知识库一致性校验与现场交互引导，实现稳定的高可用。
风险与回退
极端条件包括强反光、低照、雾气与遮挡。可采用多帧融合、透视校正与去眩光，必要时切换为手动输入。对涂改与欺骗样本采取跨源一致性校验，并触发二次确认或远程协作复核。
结语
工业巡检与 OCR 的核心是"精准识别、语义理解与现场指导"的闭环。Rokid 眼镜使第一视角成为主通道，让识别结果与指引在视野中即时浮现，显著降低漏检与误判。通过 ROI 策略、质量门限与知识库比对，可在复杂环境中保持稳定与高效，逐步走向生产落地。