RFID智能分拣系统
2025-10-03 00:43:36
行业：工业互联网
载体：网站、Windows应用
技术：C#、Vue、WinForms、Microsoft SQL Server
业务和功能介绍
项目背景：
客户扩产了一条新的流水线，需要新旧两条流水线同时加工，但进料线只有一条。所以需要有软件可以实现自动均匀分拣。从而保证设备OEE维持正常水平，工单能实现快速通过。但由于工单的工艺信息不同，可加工的设备也不同。在分拣时需要考虑在线单量、设备状态（可加工的工艺型号、开机、待机、维修、校准、保养、停机等）、线体压力、设备压力等信息
功能：
1.软件需要根据工单的工艺信息、设备信息、输送线在线工单量将工单分拣到不同的输送线
2.软件需要根据设备信息将工单分交到对应的设备
3.大屏看板实时显示设备状态、设备OEE统计、在线单量、WIP统计、产出统计等信息
4.需要将信息写入RFID芯片，其余分拣口根据芯片数据实行分拣动作
客户扩产了一条新的流水线，需要新旧两条流水线同时加工，但进料线只有一条。所以需要有软件可以实现自动均匀分拣。从而保证设备OEE维持正常水平，工单能实现快速通过。但由于工单的工艺信息不同，可加工的设备也不同。在分拣时需要考虑在线单量、设备状态（可加工的工艺型号、开机、待机、维修、校准、保养、停机等）、线体压力、设备压力等信息
功能：
1.软件需要根据工单的工艺信息、设备信息、输送线在线工单量将工单分拣到不同的输送线
2.软件需要根据设备信息将工单分交到对应的设备
3.大屏看板实时显示设备状态、设备OEE统计、在线单量、WIP统计、产出统计等信息
4.需要将信息写入RFID芯片，其余分拣口根据芯片数据实行分拣动作
项目实现
1.使用OPC-UA连接PLC，实时读取设备状态，下发工单信息及分拣信息
2.对接MES获取工单工艺信息与设备工艺信息
3.工单分拣到输送线时检查所有可加工设备分别在那条线，根据相应的设备工单比做出合理分分拣
4.工单分拣到设备时，预估该工单分别到所有可加工设备（工艺信息相符且开机可用的设备）直到加工完成需要多长时间，选择时间最短的设备经行分拣。（需要考虑所有的在线单量）
5.使用VUE+API（C#编写）的方式制作大屏看板
6.使用winform制作分拣软件（需要连接扫码枪）
7.使用Sql Server作为数据库，存储分检记录、工单实时信息、工单加工记录等
2.对接MES获取工单工艺信息与设备工艺信息
3.工单分拣到输送线时检查所有可加工设备分别在那条线，根据相应的设备工单比做出合理分分拣
4.工单分拣到设备时，预估该工单分别到所有可加工设备（工艺信息相符且开机可用的设备）直到加工完成需要多长时间，选择时间最短的设备经行分拣。（需要考虑所有的在线单量）
5.使用VUE+API（C#编写）的方式制作大屏看板
6.使用winform制作分拣软件（需要连接扫码枪）
7.使用Sql Server作为数据库，存储分检记录、工单实时信息、工单加工记录等
示例图片视频
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1、立项原因
旨在解决网络环境不佳或完全断网场景下，开发者无法依赖云端服务进行高效编码的问题。尤其针对“vibe coding”（氛围式/对话式编程）开发模式中，需频繁口头表述需求、反复整理和调整关键词的痛点，通过引入本地化的语音转换输入能力，降低操作门槛，提升离线状态下的开发效率与体验。
2、行业场景
适用于边缘计算、野外作业、移动车载、工业现场、保密内网等弱网或断网环境下的软件开发场景。在此类业务背景下，传统在线IDE或云编码工具不可用，而开发者仍需快速迭代原型或调试代码，本方案可为其提供轻量、即时、无需联网的语音辅助编程支持。
3、功能模块
入口（`main.py`）：负责单实例互斥、日志初始化、全局异常钩子，以及启动画面展示与模型延迟加载的协调。
语音识别引擎（`asr_engine.py`）：核心模块，统筹音频采集、VAD切句、ASR识别、实时模拟输入和LLM异步纠错的全流程。
配置管理（`config.py`）：单例模式读写`settings.json`，支持配置变更通知和原子写入。
LLM客户端（`llm_corrector.py`）：封装HTTP请求，实现与本地或远程大语言模型的通信、可用性探测及超时重试。
系统托盘（`tray_app.py`）：基于pystray实现托盘图标、全局快捷键（左Alt+Q）监听及状态显示。
启动画面（`splash.py`）：无边框进度窗口，带毛玻璃效果，展示模型加载进度。
设置界面（`settings_ui.py`）：独立线程运行的Tkinter配置窗口，支持LLM地址/模型修改及连接测试。
VAD指示器（`vad_indicator.py`）：鼠标旁动态彩色光点，实时显示语音概率和音量大小。
4、功能描述
核心工作流程如下：
用户按下全局热键（左Alt+Q）后，系统通过PyAudio采集麦克风音频，经Silero VAD进行语音活动检测与切句，再由SenseVoiceSmall端到端模型实时识别为文字。识别结果立即模拟键盘输入上屏，确保低延迟反馈。
同时，系统将识别文本送入LLM纠错队列，在用户静默3秒后自动触发批量纠错。LLM修正标点和错字后，通过模拟退格删除原文并粘贴修正文本，实现无感替换。纠错过程支持取消重入——若用户在LLM处理中继续说话，当前请求被取消，未处理句子自动归还队列等待下一批次。
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一、项目简介
本人自1993年接触证券市场，2004年尝试用PHP开发自动化指标筛选程序，因并发性能限制，批量数据运算耗时过长。2015年转向Go语言，依托原生并发模型，将运算耗时由半小时优化至1分钟内，期间对比Python、Julia等语言后，最终选定Go为主力开发语言。
2025年启动本项目：基于自研股票指标函数体系，搭建财经短视频自动化流水线，将量化指标可视化内容批量生成视频并适配抖音平台分发标准。
技术迭代上，初期采用fogleman/gg生成PNG图片序列，再由FFmpeg合成视频。经持续优化，现绝大部分素材渲染直接交由FFmpeg完成，仅在FFmpeg耗时过高、分辨率无法满足需求时，回退使用GG生成静态图片。整套系统已实现数据解析、图表渲染、视频合成一站式自动化。
二、业务功能
批量指标运算：批量读取量化数据，自动运算生成股票指标信号。
数据可视化渲染：支持FFmpeg滤镜实时绘图，兼容GG静态PNG绘图兜底方案。
短视频自动合成：按平台规范自动合成视频，适配抖音等主流短视频平台分辨率与码率要求。
全流程自动化调度：从数据到视频全链路自动化，支持持续产出可视化素材。
智能渲染链路切换：根据耗时、画质需求，自动选择最优渲染方案（FFmpeg主链路/GG兜底）。
三、技术栈
Go、FFmpeg、fogleman/gg、股票量化接口、自动化调度脚本
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