本发明专利技术涉及备件追踪管理技术领域，公开了一种基于图像识别、OCR识别和RFID技术的智能化备品备件库系统，其系统架构包括前端和后端，前端用于用户界面的展示和交互，后端完成数据存储、处理和管理任务；前端技术栈采用Web前端技术以及Vue.js的前端框架实现用户界面的设计和交互；后端技术栈采用Spring Boot框架搭建后端服务器，MySQL数据库进行数据存储和管理，Redis缓存实现数据加速；后端集成数据统计模块、日志管理模块、数据看板模块、备件管理模块、库存管理模块和审批管理模块。本发明专利技术解决了现有技术中存在的数据录入效率低、易出错、设备与条码之间接触难度大以及单个备件追踪和库存管理的问题。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及备件追踪管理，特别涉及一种基于图像识别、ocr识别和rfid技术的智能化备品备件库系统。
技术介绍
1、当前制约物流配送行业设备高效维护的备件库管理主要有以下几个方面：备件库各类备件的管理方式相对粗放，缺少对备件的精细化管控手段，尤其是对于库存状况没有及时更新统计数据，为避免备件不足，只能增加备件数量，这增加了运营成本；备件种类繁多，需要更换备件时，要耗费大量的时间和精力查找备件，同时人为查找难度大、工作量大，有时甚至需要花费几十分钟才能找到需要的物品，并且备件的质量没有有效的核对手段，找到的备件质量缺少保障；各类备件未进行入库、出库、领用、归还等信息化的流程管理，未实现流程的线上审批，备件出入库依然是手工记账形式，未进行流程管控和全程追溯，备件的生命周期流程没有信息系统覆盖，管理不透明；高价值备件的丢失或被盗，造成财产损失；易损件管理不清晰，已过保质期而继续应用到生产，经常导致维修反复进行，有可能影响到实际生产效率；备件库管理措施相对不完善，容易造成安全隐患。
技术实现思路
>1、本专利技术提供本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于图像识别、OCR识别和RFID技术的智能化备品备件库系统，其特征在于，其系统架构包括前端和后端两个部分，前端用于用户界面的展示和交互，后端完成数据存储、处理和管理任务；
2.根据权利要求1所述的基于图像识别、OCR识别和RFID技术的智能化备品备件库系统，其特征在于，后端还集成图像识别模块、OCR识别模块和RFID模块，通过Spring Boot框架管理图像识别模块、OCR识别模块和RFID模块；
3.根据权利要求2所述的基于图像识别、OCR识别和RFID技术的智能化备品备件库系统，其特征在于，后端还连接检测台和手持机移动端，整个系统的出入库流程利用检...
【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别、ocr识别和rfid技术的智能化备品备件库系统，其特征在于，其系统架构包括前端和后端两个部分，前端用于用户界面的展示和交互，后端完成数据存储、处理和管理任务；
2.根据权利要求1所述的基于图像识别、ocr识别和rfid技术的智能化备品备件库系统，其特征在于，后端还集成图像识别模块、ocr识别模块和rfid模块，通过spring boot框架管理图像识别模块、ocr识别模块和rfid模块；
3.根据权利要求2所述的基于图像识别、ocr识别和rfid技术的智能化备品备件库系统，其特征在于，后端还连接检测台和手持机移动端，整个系统的出入库流程利用检测台和手持机移动端，检测台采用300万工业摄像头，手持机移动端采用800万摄像头，确定图像采集流程以及最佳的图像采集方式和参数，以获取高质量的备件图像。
4.根据权利要求3所述的基于图像识别、ocr识别和rfid技术的智能化备品备件库系统，其特征在于，所述图像识别模块基于深度学习算法中的卷积神经网络cnn实现，cnn网络由一系列卷积层、池化层和全连接层组成的，卷积层用于提取图像的特征，池化层则用于降低特征的维度，缩小模型的参数规模，全连接层则用于实现最终的分类或回归任务；在训练阶段，cnn网络采用反向传播算法，根...
【专利技术属性】
技术研发人员：聂猛，李军，陆卫，刘志雄，
申请(专利权)人：湖南预计科技服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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