实验室设备智能管理系统设计与实现

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技术栈：ESP32、RC522-RFID、OpenCV-LBPH 人脸识别、Python Flask、SQLite、WiFi 物联网通信

项目简介：针对高校实验室传统纸质人工登记管理效率低下的痛点，实现一套软硬件一体化自助借还管理系统。硬件终端完成设备识别与人脸采集，Web 后台实现设备、人员、借阅记录全量管理，实现设备自助借还、状态监控、Excel 台账导出，提升实验室设备管理智能化水平。

图：用户界面图

系统总体架构

系统由嵌入式硬件终端、Windows 业务处理端、Flask Web 后台、SQLite 数据库组成，硬件通过 WiFi 向上位机传输传感器与图像数据。

图：系统总体架构框图

1. ESP32 主控模块：驱动 RFID 射频读卡、LCD1602 显示模块，采集设备 RFID 标签数据，WiFi 网络上传数据。
2. ESP32-WROVER-CAM：搭载 OV2640 摄像头采集人脸视频流，通过 WiFi 传输图像至 Windows 端。
3. Windows 业务处理端：接收硬件数据流，完成 OpenCV 人脸识别校验，执行业务逻辑，读写数据库更新借还状态。
4. Flask Web 管理后台：浏览器访问，完成设备、用户、借阅记录管理，支持数据导出 Excel。
5. SQLite 数据库：存储设备、人员、借阅业务记录。

硬件模块设计

模块	功能说明
ESP32	主控制器，SPI 驱动 RC522，I2C 驱动 LCD1602，WiFi 通信
RC522 RFID 射频模块	读取设备 RFID 标签 ID，作为实验设备唯一身份标识
LCD1602（I2C PCF8574 扩展）	现场显示识别到的设备编号，方便核验
ESP32-WROVER-CAM + OV2640	采集人脸图像，输出视频流用于人脸识别

业务流程设计

设备借出流程

借出业务流程图：RFID 识别设备 → 数据库校验设备存在 → 人脸识别身份校验 → 成功写入借阅记录，标记状态为借出。

设备归还流程

归还业务流程图：RFID 识别设备 → 校验设备借出记录 → 人脸识别核验归还者 → 更新归还时间、修改设备状态。

软件功能实现

人脸识别实现

基于 OpenCV，使用 LBPH 局部二值模式直方图人脸识别算法：

1. 预先采集人脸样本，训练人脸特征模型，绑定用户 ID；
2. 借还业务时摄像头获取画面，图像灰度化、人脸检测；
3. 比对人脸特征置信度，完成借阅人身份鉴权。

Flask Web 后台管理功能

基于 Python Flask + Jinja2 模板引擎开发 B/S 管理后台：

1. 登录鉴权

系统登录界面，账号密码校验，错误返回提示信息

2. 设备管理

设备管理：设备信息增删改查、搜索、导出 Excel

3. 用户管理

用户管理：维护实验室人员姓名、性别、学号信息

4. 借阅信息管理

借阅记录管理，查看借出/归还状态，维护台账

SQLite 数据库核心表

1. device 设备表：设备编号、设备名称；
2. user 用户表：姓名、性别、学号；
3. device_manage 借阅记录表：关联用户与设备，记录借出时间、归还时间、借阅状态。

项目难点 & 优化方向

1. 现存问题

   ESP32 嵌入式算力不足，人脸识别运算放在 Windows 上位机执行；网络质量较差时视频流传输卡顿，识别延迟升高。

2. 后续优化

   • 将人脸识别推理下沉到嵌入式终端，减少对上位机与网络依赖；
   • 增加设备预约、借还逾期提醒、邮件消息通知功能。