在煤炭行业的设备管理现场，一个看似简单却长期存在的难题，一直困扰着一线人员：设备铭牌上的信息，究竟该如何高效、准确地采集与管理？

型号、规格、出厂日期、关键参数……这些信息是设备全生命周期管理的基础，直接关系到设备运维、资产盘点与安全管理的质量。然而在实际工作中，这些数据的获取却长期依赖人工完成。现场拍照、人工识别、手动录入、反复校对，一整套流程不仅耗时耗力，还难以避免误差的产生。

对于中国煤科西安研究院而言，随着设备规模不断扩大和数字化转型的持续推进，这一问题逐渐从“效率问题”演变为“管理瓶颈”。如何让设备数据真正实现标准化、结构化和可复用，成为必须解决的一道关键题。“我们不是缺数据，而是缺高质量、可用的数据。”这是不少一线业务人员的共识。传统依赖人工的方式，已经难以支撑精细化管理的需求，也难以适应数字化系统对数据质量与效率的双重要求。

在这样的背景下，中国煤科西安研究院开始尝试引入AI技术，对这一“基础但关键”的环节进行重构。一套基于OCR与视觉语言模型的智能铭牌识别系统，由此诞生。

中国煤科西安研究院介绍

中国煤科西安研究院全称中煤科工西安研究院（集团）有限公司，成立于1956年5月，1965年8月整建制从北京迁到西安，隶属于中国煤炭科工集团有限公司，系国务院国资委管理的大型国有骨干科技型企业。经过70年发展，已成为我国煤炭系统专业从事煤炭地质与勘探，煤矿安全高效开采地质保障技术、装备与工程领域唯一具有突出优势的国家重点高新技术企业。

智能铭牌识别系统：让“拍照”替代“人工录入”

这套系统的改变，从流程上看并不复杂，但带来的影响却非常直接。过去，工作人员需要先拍照，再回到电脑前逐条录入。现在，只需现场拍照上传，系统即可自动完成识别，并将信息结构化写入系统。原本分散在多个步骤中的工作，被压缩为一个简单动作。为满足不同场景下的识别需求，该系统提供了高度灵活的操作界面。如图片一所示，用户可通过“文件上传”、“URL链接”或“Base64”编码等多种方式提交铭牌图片。系统还预设了“快速模式”、“平衡模式”、“精细模式”等多种识别方案，并允许用户对图像矫正、页面版式、文字识别等参数进行微调。这种设计既保证了操作的便捷性，也兼顾了在复杂环境下对识别精度的极致要求。

图片一

PaddleOCR：从“识别文字”到“理解信息”

真正的关键不在于“识别文字”，而在于“理解信息”。项目基于飞桨文档解析模型PaddleOCR-VL-1.5构建，在传统OCR的基础上实现跨越——系统不仅能读取铭牌上的文字，更能理解其中字段的业务含义，并自动完成归类与填充，实现“识别即入库”。

在煤炭等行业复杂的现场环境中，设备铭牌常面临表面反光、严重倾斜、局部磨损等挑战。基于PaddleOCR-VL-1.5实现的视觉-语言联合建模与场景优化，系统能够有效克服光线干扰与几何畸变，即便在图像质量不佳的情况下，仍可保持高精度、结构化的信息提取，确保数据的一致性与可用性。

如图所示，系统在实际应用中能够准确检测并理解铭牌中的“产品名称”“型号规格”“生产日期”“检验员”“电话”等关键字段，即便在版面复杂、文字密集、格式不一的场景下，仍能实现精准的版面分析与内容结构化输出，大大降低人工核对与录入成本。

除实时采集外，系统也支持对历史存量数据进行批量处理，快速盘活既有数据资产。

在技术实现上，系统完全基于飞桨AI能力构建，核心采用针对复杂场景强化的PaddleOCR-VL-1.5模型，在NVIDIA L40硬件环境下运行，并基于大量真实铭牌数据进行了训练与优化。通过内网私有化部署，系统在保障识别效果的同时，全面满足数据安全与管控需求，形成稳定、可靠、自主可控的落地闭环。

从下方实际案例中，我们也能更直观地看到PaddleOCR-VL-1.5模型应对极端复杂场景的卓越能力。它不仅能处理常规文本，更能精准攻克工业痛点：克服大角度倾斜与透视畸变带来的版面错乱，曲面反光与复杂背景对文字的干扰，在此场景下，PaddleOCR-VL-1.5能够准确识别各项参数，实现从扭曲图像到结构化数据的端到端精准转换。这确保了在真实、不可控的现场环境下，数据采集的准确性与可靠性不再依赖于苛刻的拍摄条件。

实战成效：从“人工处理”到“数据自动流转”

随着系统上线运行，变化开始在一线显现。原本需要大量人工参与的录入工作被自动化替代，重复性操作显著减少，工作人员可以将更多精力投入到分析与决策等更高价值环节。与此同时，数据录入的标准化程度明显提升，信息更加统一、规范，为后续管理和分析提供了可靠基础。

中国煤科西安研究院在实际使用中也给出了积极反馈：基于视觉语言模型的OCR能力，在保持基础识别准确率的同时，显著增强了对图像内容的理解能力，在多种铭牌类型场景中表现稳定，有效支撑了院内数字化业务的推进。

从更宏观的角度来看，这一实践的意义不仅在于提升效率，更在于重构数据入口。设备管理的数字化，并不是从系统开始，而是从数据开始；而数据质量的提升，往往取决于最前端的采集方式。当“人工录入”被“自动识别”取代，数据从产生的第一刻起就具备结构化能力，整个管理体系也随之发生变化。

从“看图录入”，到“拍照即识别”，再到“数据自动流转”，中国煤科西安研究院的实践，展示了一条清晰路径：通过AI技术改造基础环节，撬动整体效率与管理能力的提升。

随着AI技术持续演进，这类能力正在从单点应用走向规模化落地。在更多工业场景中，类似的“数据入口重构”正在发生，也将成为推动传统行业迈向智能化的重要一环。

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