AR眼镜在巡检业务中的软件架构设计｜阿法龙 XR 云平台

在工业、电力、能源日常巡检运维工作中引入 AR 眼镜，不是简单换个终端，而是需要一套端（AR 眼镜）+边（本地服务器/网关）+云（企业系统/AI） 的软件方案：

软件功能模块如下：

1. 工单与任务流转

功能：把企业现有的工单系统（EAM、MES）任务流转到 AR 眼镜。

实现：

• 提供 API/SDK 对接企业系统。
• 工单下发到眼镜 → 转换为 步骤化、可视化 AR 任务卡片。
• 巡检人员执行时，支持语音播报 / 手势切换 / 语音记录。

2. AR 可视化引擎

功能：在眼镜画面中叠加虚拟信息。

实现：

• SLAM/Marker 定位：通过二维码、设备编号、CAD 模型识别设备位置。
• IoT 数据绑定：将实时传感器数据（温度/振动/压力）叠加到设备表面。
• 三维数字孪生：调用云端或边缘的 3D 模型（glTF、Unity Asset），渲染在眼镜里。
• 告警可视化：异常点高亮闪烁、热力图显示。

3. 人机交互

• 语音指令识别：调用语音 SDK（如科大讯飞、微软 Azure Speech）。
• 手势识别：通过眼镜自带摄像头 + CV 模型（MediaPipe、OpenCV）。
• 眼动/头动交互（高端眼镜支持）：光标跟随凝视，点选确认。

4. AI 识别与智能助手

• OCR/表计识别：对准压力表、电表，AI 自动读数。
• 异常检测：基于摄像头画面，AI 检测裂纹、泄漏、冒烟。
• 知识库助手：接入企业文档（SOP/维修手册），自然语言问答。

5. 实时协作

• 视频回传：现场画面传给后台专家。
• AR 标注：专家可在远程界面对画面打标，眼镜端实时显示箭头/圈选。
• 语音对讲：保证巡检人员和后台随时沟通。
• 可用 WebRTC/RTSP 协议，需做低延迟优化。

6. 数据回传与报告生成

• 语音转文字：巡检员口述巡检结论 → 自动生成文本记录。
• 自动报告：任务完成后，眼镜上传照片、视频、传感器数据 → 系统自动生成 PDF/巡检报告。
• 闭环追踪：报告直接写回 EAM/MES 系统。

AR眼镜引入AI识别，对设备、仪表仪器状态进行自动判断并录入系统，能够大大提升巡检效率，下面是实现的具体方案：

AI 识别是核心能力之一，主要包括 OCR 表计读数识别、设备异常检测、物体定位识别 三类场景。实现方案一般采用边缘 AI + 云端协同模式。边缘侧负责实时、低延迟的识别，例如读数、阀门状态检测；云端侧负责大模型推理、知识问答和复杂图像分析。

1. OCR 表计识别

可基于 PaddleOCR、Tesseract 或自训练的 OCR 模型。通过眼镜摄像头采集表计图像，在边缘侧快速识别数字读数。为了提高精度，需要先做 图像预处理（灰度化、去噪、透视校正），再送入 OCR 引擎。

import cv2
from paddleocr import PaddleOCR
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch')
img = cv2.imread("meter.jpg")
result = ocr.ocr(img, cls=True)
for line in result[0]:
    print("检测结果:", line[1][0])

2. 设备异常检测

常用目标检测模型（如 YOLOv8、Detectron2），在边缘侧部署 TensorRT/ONNX Runtime 加速。典型应用是识别 油污泄漏、锈蚀、裂纹。

3. 物体定位与数字孪生绑定

通过训练好的分类模型或特征点匹配（SIFT/ORB），快速识别设备编号或二维码，然后在 AR 渲染中将 IoT 实时数据叠加在对应设备位置。

在架构上，AR 眼镜通过 SDK 调用边缘 AI 模型推理接口，返回识别结果后实时叠加在画面中。同时，云端可对存储的巡检影像做离线大模型分析，用于趋势预测和知识库更新。这样既保证了实时性，又兼顾了复杂任务的智能化。