摘 要
针对当前实验室中计算机、工业相机等设备因借用缺乏统一记录与管理而导致管理混乱的问题，本研究设计并开发了实验室设备信息识别与管理软件。软件主要功能包括设备信息的图像采集、设备图像中设备类型与信息的自动识别，以及集成上述功能并完成测试与运行分析。在开发过程中，基于 YOLOv5 网络进行设备识别算法优化，构建实验室设备数据集，并采用 B/S 模式进行软件架构设计。经测试，软件识别率优于80%，满足功能、性能及兼容性要求。该软件有效解决了实验室设备管理难题，提升了设备使用率，为实验室设备管理提供了高效、便捷的智能化解决方案。
关键词：实验室设备；设备管理；信息识别；YOLOv5；B/S 模式
Abstract
Aiming at the problem of chaotic management caused by the lack of unified record and management for the borrowing of equipment such as computers and industrial cameras in the current laboratory, this research designs and develops a software for laboratory equipment information recognition and management. The main functions of the software include the image collection of equipment information, the automatic recognition of equipment types and information in equipment images, as well as the integration of the above - mentioned functions and the completion of testing and operational analysis. During the development process, the equipment recognition algorithm is optimized based on the YOLOv5 network, a laboratory equipment dataset is constructed, and the software architecture is designed using the B/S model. Through testing, the software's recognition rate is better than 80%, meeting the requirements of functionality, performance, and compatibility. This software effectively solves the problem of laboratory equipment management, improves the utilization rate of equipment, and provides an efficient and convenient intelligent solution for laboratory equipment management.
Keywords: Laboratory Equipment; Equipment Management; Information Recognition; YOLOv5; B/S Model
目 录
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
随着科技的飞速发展，实验室的规模和设备种类不断增加。在各类实验室中，计算机、工业相机等设备已成为开展科研与教学活动的重要基础。然而，当前实验室设备管理普遍存在诸多问题[1]。教师与学生频繁借用设备，但设备借用过程中缺乏统一规范的记录流程，导致设备去向不明、归还时间混乱。同时，由于缺乏有效的管理手段，设备的维护保养不及时，设备损坏后难以及时发现与维修，降低了设备的使用寿命，造成资源浪费。这种管理混乱的现状不仅影响了实验室的正常运转效率，还阻碍了科研与教学工作的顺利开展。
开发一款实验室设备信息识别与管理软件迫在眉睫。通过该软件，能够对设备信息进行集中化、精准化管理。利用设备信息图像采集与自动识别功能，可快速准确地获取设备的关键信息，极大提高设备管理的效率。软件中的借用管理功能可详细记录设备的借用、归还情况，有效避免设备丢失或长期占用，提升设备的使用率[2]。同时，软件的维护提醒功能能确保设备得到及时保养与维修，延长设备的使用寿命，最终为实验室的高效运行提供有力保障。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
在国外，实验室设备管理领域的研究与实践较为成熟。许多发达国家的高校与科研机构已广泛应用先进的设备管理系统[3]。例如，美国的一些顶尖高校采用基于物联网技术的设备管理方案，通过在设备上安装传感器，实时采集设备的运行状态、位置信息等，实现对设备的全方位监控与智能化管理。欧洲部分科研机构运用大数据分析技术，对设备的使用频率、故障历史等数据进行深度挖掘，从而优化设备采购计划，提高设备资源的配置效率。在设备识别技术方面，国外在深度学习目标检测算法的研究处于前沿水平，不断推动算法的优化与创新，以提高设备识别的准确性与速度[4]。
1.2.2 国内研究现状
国内在实验室设备管理方面也取得了显著进展。近年来，随着信息技术的普及，越来越多的高校与科研单位开始重视实验室设备管理的信息化建设。部分高校自主研发了实验室设备管理软件，实现了设备信息的电子化录入与查询功能。一些科研机构引入射频识别（RFID）技术[5]，通过为设备佩戴 RFID 标签，实现设备的快速识别与定位。在设备识别算法研究方面，国内学者紧跟国际前沿，对 YOLO 系列等目标检测算法进行深入研究与改进，并将其应用于实验室设备管理领域，取得了一定的成果。然而，现有的设备管理软件在功能集成度、识别准确率以及对复杂实验室环境的适应性等方面仍有待进一步提高。
1.3 研究内容与目标
1.3.1 研究内容
本研究的核心内容包括设计与实现设备信息的图像采集功能，优化图像采集设备的参数设置，确保采集到的设备图像清晰、完整，满足后续识别需求，并设计简洁易用的图像采集界面。深入研究 YOLOv5 算法，针对实验室设备的特点对网络结构与参数进行调整，构建涵盖丰富设备类型的实验室设备数据集，用于训练与测试 YOLOv5 模型[6]，以提高设备类型与信息的自动识别准确率。将设备信息图像采集模块与基于 YOLOv5 的设备识别模块进行有机集成，开发实验室设备信息管理软件的各项功能，如设备信息录入、查询、借用管理、维护提醒等，并基于 B/S 模式进行软件架构设计，确保软件在不同终端设备上稳定运行[7]。
1.3.2 研究目标
本研究旨在开发一套功能完备、性能优异的实验室设备信息识别与管理软件。确保软件的设备识别率优于 80%，满足实验室设备管理的实际需求。完成软件的集成、测试与运行分析，使软件能够稳定、高效地运行于 B/S 模式下，方便实验室管理人员、教师与学生使用，有效解决实验室设备管理混乱的问题，提升设备的管理水平与使用率。
1.4 论文结构安排
本文内容安排如下：
第一章为绪论部分，对研究背景、目的及意义进行阐述，为后续内容的展开奠定基础。
第二章深入剖析相关技术与理论基础，详细阐释设备信息识别技术原理，对 YOLOv5 算法进行全面且细致的解析，同时深入探讨 B/S 模式的原理与优势，为后续系统研发提供坚实的技术支撑。
第三章着重开展实验室设备信息识别与管理软件的需求分析工作，从功能需求、性能需求以及用户需求等多个维度进行深入挖掘与分析，明确软件的研发方向与目标。
第四章全面阐述系统设计内容，涵盖总体架构设计，精心规划设备信息图像采集模块、基于 YOLOv5 的设备识别模块以及设备信息管理模块，构建系统的整体框架与核心模块。
第五章详细介绍系统实现过程，包括搭建开发环境，完成各功能模块的代码编写，以及做好系统集成与测试前的各项准备工作，确保系统能够顺利实现并运行。
第六章对系统展开全方位的测试与结果分析，涵盖功能测试、性能测试，对测试过程中出现的问题进行总结与优化，并深入分析系统运行情况，以保障系统的稳定性与可靠性。
第七章对整个研究成果进行总结，客观分析研究过程中存在的不足，同时对未来研究方向进行合理展望，为后续研究工作提供参考与指引。通过各章节有条不紊地推进，全方位、系统性地阐述实验室设备信息识别与管理软件的研究与开发历程。
第二章 相关技术与理论基础
实验室设备信息识别与管理软件的开发依托于一系列先进技术。本章将深入剖析设备信息识别技术原理，详解 YOLOv5 算法架构与运行机制，阐释 B/S 模式架构优势与应用原理，为后续软件的设计、开发及实现奠定坚实的理论基础。
2.1 设备信息识别技术基础
2.1.1 目标检测技术原理及在设备识别中的应用
目标检测技术作为计算机视觉领域的关键技术，旨在从图像或视频中精准定位并识别出感兴趣的目标物体。其核心原理是通过构建模型，学习目标物体的特征模式，从而能够在新的图像数据中准确判断目标物体的类别与位置。在实验室设备识别场景中，目标检测技术发挥着至关重要的作用。通过对实验室设备的外观、形状、标识等特征进行学习与建模，软件能够快速识别出计算机、工业相机等各类设备，并确定其在图像中的具体位置[8]。例如，利用目标检测算法，可以在一幅包含众多设备的实验室场景图像中，准确圈出计算机的位置，并识别出其品牌、型号等关键信息，为后续的设备管理工作提供基础数据支持[9]。
2.1.2 传统设备识别方法及其局限性
在深度学习技术兴起之前，传统的设备识别方法主要基于手工设计的特征提取与分类器。常见的方法包括基于模板匹配的方法，即通过预先制作设备的模板图像，与待识别图像进行逐像素比对，寻找匹配度最高的区域来识别设备；还有基于特征描述子的方法，如尺度不变特征变换（SIFT）、加速稳健特征（SURF）等，通过提取图像中的局部特征点[10]，并描述其特征向量，再利用分类器进行设备分类。然而，这些传统方法存在诸多局限性。首先，手工设计的特征对设备外观变化的鲁棒性较差，当设备的摆放角度、光照条件发生改变时，识别准确率会大幅下降。其次，传统方法的计算复杂度较高，在处理大量设备图像时，效率低下，难以满足实时性要求。此外，传统方法需要大量的人工干预，对不同类型设备需要设计不同的特征提取与分类策略，通用性不强，无法适应实验室设备种类不断增加的需求。
2.2 YOLOv5 算法详解
2.2.1 YOLOv5 网络架构与工作流程
YOLOv5（You Only Look Once version 7）是一种先进的单阶段目标检测算法，其网络架构设计精妙。YOLOv5 的网络由骨干网络、颈部网络和头部网络组成。骨干网络负责提取图像的底层特征，通常采用 CSPDarknet 等结构，能够高效地提取图像中的丰富特征信息。颈部网络则通过特征融合等操作，进一步整合不同层次的特征，增强特征的表达能力。头部网络负责预测目标物体的类别、位置和边界框等信息。在工作流程上，输入图像首先经过骨干网络进行特征提取，得到不同尺度的特征图。然后，这些特征图在颈部网络中进行特征融合与处理，最后在头部网络中进行目标检测预测。整个过程仅需对输入图像进行一次前向传播，即可快速输出检测结果，大大提高了检测效率。
图2-1 YOLOv5网络架构图
2.2.2 YOLOv5 在目标检测任务中的优势
YOLOv5 在目标检测任务中展现出显著优势。其一，检测速度快，由于其单阶段检测的设计理念，相比两阶段检测算法，无需进行复杂的候选区域生成与二次分类等操作，能够在短时间内处理大量图像，满足实时性要求较高的应用场景。其二，检测精度高，通过精心设计的网络架构和先进的训练策略，YOLOv5 能够更好地学习目标物体的特征，在复杂背景下也能准确识别目标，有效提高了检测准确率。其三，模型的泛化能力强，对不同数据集和场景具有较好的适应性，即使在训练数据有限的情况下，也能在新的环境中保持较高的检测性能。这些优势使得 YOLOv5 在实验室设备识别任务中具有极大的应用潜力，能够快速、准确地识别出各类实验室设备。
2.2.3 YOLOv5 与其他目标检测算法对比分析
与其他经典的目标检测算法如 Faster R-CNN、YOLOv3 等相比，YOLOv5 具有独特的优势。Faster R-CNN 作为两阶段检测算法的代表，虽然检测精度较高，但检测速度较慢，因为其需要先生成候选区域，再进行分类与回归，计算量较大。而 YOLOv5 虽然也是单阶段检测算法，在速度和精度上有较好的平衡，但 YOLOv5 在网络架构设计和训练方法上进行了进一步优化。例如，YOLOv5 在骨干网络和颈部网络的设计上更加高效，能够在不增加过多计算量的前提下，提升特征提取与融合的效果。在检测小目标方面，YOLOv5 通过改进的特征金字塔结构，能够更好地利用多尺度特征，提高小目标的检测准确率，相比之下，YOLOv5 在小目标检测上存在一定的局限性。总体而言，YOLOv5 在检测速度、精度以及对不同类型目标的检测能力上表现更为出色，更适合应用于实验室设备信息识别场景。
| 模型 | 速度（FPS） | mAP | 模型大小 | 适用场景 |
| Faster R-CNN | 10-15 | 73.2% | 大 | 高精度检测 |
| SSD | 25-40 | 74.3% | 中等 | 平衡速度与精度 |
| YOLOv3 | 50-120 | 76.4% | 小 | 轻量化应用 |
| YOLOv5 | 60-150 | 78.2% | 小 | 速度与精度优化 |
2.3 B/S 模式原理与优势
2.3.1 B/S 模式架构组成与运行机制
B/S 模式即浏览器 / 服务器（Browser/Server）模式，是一种基于 Web 的软件架构模式。其架构主要由浏览器、Web 服务器和数据库服务器组成[11]。在运行机制上，用户通过浏览器向 Web 服务器发送请求，浏览器将用户的操作（如设备信息查询、借用申请等）转换为 HTTP 请求，并发送到 Web 服务器。Web 服务器接收到请求后，根据请求的内容进行相应的处理，例如查询数据库获取设备信息，或者对用户提交的数据进行验证与存储等。如果请求涉及数据库操作，Web 服务器会与数据库服务器进行交互，获取或更新数据。处理完成后，Web 服务器将生成的响应数据（如设备信息页面、操作结果提示等）返回给浏览器，浏览器再将这些数据呈现给用户。这种架构模式使得用户无需在本地安装专门的软件，只需通过浏览器即可方便地访问和使用软件功能，大大降低了软件部署与维护的成本。三层之间的结构关系图如下图2-2所示。
图2-2 三层之间的结构关系图
2.3.2 B/S 模式应用于实验室设备管理软件的优势
将 B/S 模式应用于实验室设备管理软件具有诸多优势。首先，软件的部署与维护极为便捷。由于用户通过浏览器访问软件，软件的更新与维护只需在服务器端进行操作，无需对每个用户的终端设备进行软件升级，大大减少了维护工作量。其次，跨平台兼容性好，无论用户使用的是 Windows、Mac 还是 Linux 系统的终端设备，只要有浏览器，均可正常访问软件，提高了软件的使用范围。再者，方便用户使用，用户无需担心软件安装、版本更新等问题，随时随地通过浏览器即可登录软件，进行设备信息查询、借用等操作，提升了用户体验。此外，B/S 模式便于实现多用户并发访问，能够满足实验室中众多教师、学生同时使用软件进行设备管理操作的需求，有效提高了设备管理的效率。这些优势使得 B/S 模式成为实验室设备管理软件架构的理想选择。
第三章 实验室设备信息识别与管理软件需求分析
准确把握软件需求是开发出满足实验室设备管理实际需求的关键。本章从功能、性能、用户等多维度深入剖析，明确软件应具备的特性与需求，为后续系统设计提供清晰导向。
3.1 功能需求分析
3.1.1 设备信息图像采集功能需求
在实验室设备管理场景下，设备信息图像采集功能需具备高适配性与便捷性。首先，支持多种图像采集设备接入，无论是常见的工业相机，还是实验室中配备的高清摄像头，软件都能自动识别并适配其参数。图像采集分辨率至少达到 1920×1080，以确保采集的设备图像清晰呈现细节，方便后续设备信息识别。采集帧率应能根据实际场景灵活调整，在设备密集且需快速采集的区域，帧率可提升至每秒 30 帧，保证采集效率；而对于静止设备，可适当降低帧率以节省资源。同时，需具备图像实时预览功能，方便操作人员确认采集效果，及时调整拍摄角度与设备位置。图像采集界面应简洁直观，操作人员可通过一键操作完成图像采集，且能快速选择图像保存路径，默认保存格式为 JPEG，以平衡图像质量与存储空间。
3.1.2 设备类型与信息自动识别功能需求
设备类型与信息自动识别功能是软件核心。识别准确率需稳定优于 80%，对于常见的实验室设备，如计算机、工业相机、示波器等，识别误差率控制在 5% 以内。识别速度要求高效，单张图像的设备识别时间不超过 1 秒，确保在批量处理设备图像时，不会出现明显延迟。软件应能精准识别设备的品牌、型号、序列号等关键信息，对于具有复杂外观或相似型号的设备，通过优化的 YOLOv5 算法，结合设备的独特标识（如设备铭牌、特定接口形状等）进行区分。此外，还需具备对设备附属配件的识别能力，如计算机的显示器、键盘、鼠标，工业相机的镜头、三脚架等，准确记录设备的完整配置信息，为设备管理提供全面数据支持。
3.1.3 设备信息管理功能需求
设备信息管理涵盖设备从入库到报废的全生命周期管理。在设备信息录入方面，支持手动录入与图像识别录入两种方式。手动录入界面需提供详细的设备信息字段，包括设备名称、类别、品牌、型号、购置日期、价格、保修期等，且具备字段校验功能，防止错误信息录入。图像识别录入则自动将识别出的设备信息填充至对应字段，操作人员可进行核对与补充。设备查询功能应支持多条件查询，用户可通过设备名称、型号、使用状态（空闲、借用中、维修中）、借用人员等条件进行组合查询，快速定位所需设备。借用管理功能要详细记录借用人员信息、借用时间、预计归还时间、实际归还时间等，在设备归还时自动提醒管理人员进行设备状态更新与验收。维护提醒功能根据设备的购置日期、保修期、使用频率等信息，提前一个月提醒管理人员安排设备维护保养，对于已过保修期但仍在使用的设备，每季度进行一次维护提醒，确保设备始终处于良好运行状态。
3.2 性能需求分析
3.2.1 识别率要求
软件的设备识别率是衡量其性能的关键指标。在不同的实验室环境下，包括光照条件变化、设备摆放角度多样、设备表面有污渍或遮挡等复杂情况，识别率需稳定保持在 80% 以上。对于重点设备，如高精度实验仪器，识别率应进一步提升至 90%。通过构建多样化的实验室设备数据集进行模型训练，定期更新优化 YOLOv5 模型，以适应实验室设备不断更新、使用环境复杂多变的情况，持续保证高识别率。
3.2.2 系统响应时间要求
系统响应时间直接影响用户体验。在设备信息查询、借用申请提交、图像采集与识别等操作中，系统响应时间需控制在 3 秒以内。优化软件的算法结构，采用高效的数据存储与检索方式，如使用 Redis 缓存常用设备信息，减少数据库查询时间；在图像识别模块，合理分配计算资源，利用 GPU 加速计算，确保在多用户并发访问时，系统仍能快速响应用户操作，避免出现卡顿现象[12]。
3.2.3 软件稳定性与兼容性要求
软件需具备高度稳定性，7×24 小时不间断运行，平均无故障时间（MTBF）达到 99.9% 以上。在服务器端，采用负载均衡技术，当大量用户同时访问软件时，自动分配服务器资源，防止服务器因过载而崩溃。软件兼容性方面，支持主流的浏览器，如 Chrome、Firefox、Edge 等，在不同浏览器上显示效果一致，功能正常。同时，兼容不同操作系统的终端设备，无论是 Windows、Mac 还是 Linux 系统，用户均可流畅使用软件，确保软件能在实验室复杂的网络与设备环境中稳定运行。
3.3 用户需求分析
3.3.1 教师用户对设备管理软件的功能期望
教师在教学与科研工作中频繁使用实验室设备。他们期望软件能快速查询设备信息，了解设备的技术参数、使用教程等，以便在备课与实验设计阶段做好充分准备。在借用设备时，希望能通过软件便捷地提交借用申请，并实时查看申请审批进度。对于长期使用的设备，教师希望软件能记录设备的使用情况，如使用时长、使用频率等，为科研项目评估提供数据支持。此外，教师还期望软件能提供设备预约功能，提前规划实验时间，避免设备冲突。
3.3.2 学生用户对设备管理软件的功能期望
学生作为实验室设备的主要使用者之一，更关注设备的可用性与借用流程的便捷性。学生希望在软件中能直观看到设备的实时状态，快速筛选出空闲设备进行借用。借用申请提交后，能及时收到审批结果通知，可通过短信或软件内消息提醒。在使用设备过程中，若遇到问题，学生期望软件能提供常见问题解答或在线客服支持。同时，学生希望软件能记录自己的借用历史，方便回顾学习过程。
3.3.3 实验室管理人员对设备管理软件的功能期望
实验室管理人员肩负着设备管理的重任，他们对软件功能要求全面且细致。管理人员期望软件能实现设备的全生命周期管理，从设备采购入库、日常使用维护到报废处理，每个环节都能在软件中进行详细记录与跟踪。通过软件生成设备管理报表，如设备库存报表、借用情况报表、维护计划报表等，为实验室设备管理决策提供数据依据。在设备盘点时，借助软件的设备定位与盘点功能，快速完成盘点工作，提高管理效率。此外，管理人员希望软件能设置不同用户权限，确保设备信息安全，只有授权人员才能进行设备信息修改、删除等操作。
第四章 系统设计
基于前章对软件需求的深度剖析，本章将全面展开系统设计工作。从宏观的总体架构，到微观的各功能模块，精心规划软件的设计蓝图，为后续开发实现奠定坚实基础。
4.1 系统总体架构设计
4.1.1 设计目标与原则
本系统的设计目标旨在构建一个高效、稳定且易用的实验室设备信息识别与管理平台。在设计过程中，秉持以下原则：一是实用性原则，确保系统功能紧密贴合实验室设备管理的实际业务流程，切实解决设备管理混乱的问题，提高管理效率；二是可扩展性原则，考虑到实验室未来设备种类与数量的增加，以及业务需求的变化，系统架构设计具备良好的扩展性，便于新增功能模块与设备接入；三是安全性原则，通过严格的用户权限管理与数据加密机制，保障设备信息的安全，防止信息泄露；四是性能优化原则，从算法优化、资源合理分配等方面入手，提升系统的响应速度与识别准确率，满足多用户并发访问的需求。
4.1.2 系统架构组成
系统采用 B/S 架构模式，主要由用户界面层、业务逻辑层和数据访问层组成。用户界面层通过浏览器为用户提供交互界面，负责接收用户的操作请求，并将服务器返回的结果以直观的形式呈现给用户。例如，设备信息查询结果展示、借用申请提交界面等均在此层实现。业务逻辑层是系统的核心，负责处理用户请求，实现设备信息图像采集、设备识别、设备信息管理等业务功能[13]。在设备识别过程中，调用基于 YOLOv5 优化的识别算法进行设备信息提取；在设备借用管理中，依据业务规则处理借用申请流程。数据访问层负责与数据库进行交互，实现设备信息的存储、查询与更新等操作。采用关系型数据库 MySQL 存储设备的基本信息、借用记录、维护记录等结构化数据，同时利用非关系型数据库 MongoDB 存储设备图像数据以及识别结果等非结构化数据，充分发挥两种数据库的优势，提高数据管理效率[14]。各层之间通过接口进行通信，实现松耦合，便于系统的维护与扩展。
4.2 设备信息图像采集模块设计
4.2.1 图像采集设备选型与参数配置
考虑到实验室设备管理场景的多样性，图像采集设备选型至关重要。选用工业级高清摄像头作为主要采集设备，其具备高分辨率（可达 4K）、低噪声、宽动态范围等优点，能在不同光照条件下获取清晰的设备图像[15]。对于一些对便携性要求较高的场景，配备便携式高清数码相机，方便操作人员移动采集设备信息。在参数配置方面，根据设备类型与采集环境进行灵活调整。对于表面反光较强的设备，如金属外壳的仪器，降低摄像头的曝光度，避免图像过曝；对于小型设备，调整焦距，确保设备细节清晰呈现。设置图像采集的色彩模式为 RGB，以获取丰富的色彩信息，便于后续设备识别[16]。同时，通过软件接口与图像采集设备进行通信，实现对设备的远程控制，如启动、停止采集，调整采集帧率等。
4.2.2 图像采集界面设计
图像采集界面设计遵循简洁易用的原则。界面布局分为图像预览区、采集控制区和设置区。图像预览区占据界面大部分空间，实时显示采集设备获取的图像，方便操作人员观察设备状态与拍摄角度。采集控制区设置 “开始采集”“停止采集”“保存图像” 等按钮，操作人员可通过简单点击按钮完成图像采集操作。在保存图像时，自动弹出文件保存对话框，默认保存路径为实验室设备图像存储目录，并以设备名称与采集时间命名图像文件，方便文件管理。设置区提供图像采集参数设置选项，如分辨率、帧率、曝光度等，操作人员可根据实际需求进行调整。同时，界面设计采用友好的视觉风格，色彩搭配协调，文字提示清晰，降低操作人员的学习成本，提高采集效率[17]。
4.3 基于 YOLOv5 的设备识别模块设计
4.3.1 针对实验室设备的 YOLOv5 网络参数调整
为提高 YOLOv5 算法对实验室设备的识别准确率，针对实验室设备的特点对网络参数进行优化调整。在骨干网络部分，考虑到实验室设备图像中存在较多小目标，如设备的接口、按钮等，增加网络对小目标特征的提取能力。通过调整卷积核大小与步长，使网络在浅层能够更好地捕捉小目标的细节特征。在颈部网络，优化特征融合方式，采用加权双向特征金字塔结构，增强不同尺度特征之间的信息交互，提高对复杂设备外观的特征表达能力[18]。在头部网络，根据实验室设备的类别数量，调整预测头的数量与输出维度，确保能够准确预测设备的类别、位置与边界框信息。同时，调整网络的损失函数，增加对设备关键信息（如品牌、型号）识别的权重，提高关键信息的识别准确率。
4.3.2 实验室设备数据集构建
构建高质量的实验室设备数据集是提升设备识别准确率的关键。数据集来源包括实验室现有设备的实地拍摄图像、设备厂商提供的产品图片以及网络收集的相关设备图像。对采集到的图像进行标注，标注内容涵盖设备的类别、品牌、型号、位置与边界框等信息。采用专业的图像标注工具，如 LabelImg，确保标注的准确性与一致性。为增强数据集的多样性，对图像进行数据增强处理，包括旋转、缩放、裁剪、添加噪声等操作，模拟不同拍摄角度、光照条件下的设备图像。经过筛选与处理，最终构建一个包含数万张图像的实验室设备数据集，按照 8:1:1 的比例划分为训练集、验证集和测试集，用于 YOLOv5 模型的训练、验证与测试。
4.3.3 模型训练与优化策略
在模型训练过程中，选用 Adam 优化器，设置初始学习率为 0.001，并采用余弦退火学习率衰减策略，随着训练轮次的增加，逐渐降低学习率，提高模型的收敛速度与稳定性。训练过程中，每训练 10 个 epoch，在验证集上进行模型评估，根据验证集上的损失值与识别准确率调整模型参数。若模型在验证集上出现过拟合现象，采用 L1 和 L2 正则化方法对模型进行约束，防止模型参数过拟合。同时，定期保存模型权重文件，以便在训练中断或模型性能下降时能够恢复训练。在模型优化方面，采用模型剪枝技术，去除网络中冗余的连接与神经元，减小模型体积，提高模型推理速度，在不影响识别准确率的前提下，使模型更适合在实验室设备管理系统中部署与应用。
4.4 设备信息管理模块设计
4.4.1 设备信息录入功能设计
设备信息录入功能支持手动录入与图像识别录入两种方式。手动录入界面采用表单形式，提供详细的设备信息字段。对于设备名称、类别、品牌、型号等必填字段，设置输入格式校验，如设备名称不能包含特殊字符，型号需符合厂商命名规则等，确保录入信息的准确性。在录入设备购置日期、保修期等日期字段时，采用日期选择器组件，方便操作人员准确选择日期。图像识别录入功能在操作人员上传设备图像后，自动调用基于 YOLOv5 的设备识别模块，识别出设备的相关信息，并填充至对应的字段。操作人员可对识别结果进行核对与修改，确认无误后保存设备信息。同时，在录入过程中，系统自动生成设备唯一标识码，方便设备的后续管理与查询。
4.4.2 设备信息查询功能设计
设备信息查询功能设计为多条件组合查询模式。用户可在查询界面选择设备名称、型号、使用状态、借用人员等查询条件，也可输入关键词进行模糊查询。查询条件之间支持逻辑 “与”“或” 关系，满足用户多样化的查询需求。例如，用户可查询 “正在借用中的计算机设备” 或 “由某教师借用的所有设备”。在查询结果展示方面，采用表格形式，直观呈现设备的关键信息，包括设备名称、型号、使用状态、借用人员、借用时间等。用户可对查询结果进行排序、筛选，还可点击设备名称查看设备的详细信息，如设备的技术参数、维护记录等，方便用户快速定位所需设备信息。
4.4.3 设备借用与归还管理功能设计
设备借用管理功能从借用申请提交到设备归还验收，实现全流程信息化管理。用户在软件中提交借用申请时，需选择借用设备、借用时间、预计归还时间，并填写借用用途。申请提交后，系统自动将申请信息发送至实验室管理人员进行审批。管理人员可在审批界面查看申请详情，根据设备使用情况与实验室管理规定进行审批操作。审批通过后，系统自动更新设备状态为 “借用中”，并向借用用户发送通知。在设备归还时，用户在软件中提交归还申请，管理人员进行设备验收，确认设备无损坏后，更新设备状态为 “空闲”。同时，系统记录设备的实际归还时间，统计设备的借用时长，为后续设备使用情况分析提供数据支持。
4.4.4 设备维护提醒功能设计
设备维护提醒功能基于设备的购置日期、保修期、使用频率等信息，通过算法自动计算设备的维护时间。对于在保修期内的设备，根据厂商提供的维护周期，提前一个月向实验室管理人员发送维护提醒通知，通知方式包括软件内消息提醒、邮件提醒等。对于已过保修期但仍在使用的设备，根据设备的使用频率与历史故障记录，每季度进行一次维护提醒。在维护提醒通知中，详细说明设备名称、型号、维护建议等信息，方便管理人员安排设备维护工作。同时，管理人员可在软件中查看设备的维护计划与历史维护记录，对设备维护工作进行全面管理。
第五章 系统实现
承接第四章的系统设计方案，本章将详细阐述实验室设备信息识别与管理软件的具体实现过程。从搭建适宜的开发环境，到逐一实现各功能模块的代码，再到系统集成与测试准备，逐步将理论设计转化为实际可用的软件系统。
5.1 开发环境搭建
5.1.1 开发工具与编程语言选择
在开发工具方面，选用 IntelliJ IDEA 作为主要的 Java 开发工具。其具备强大的代码智能提示、代码导航、调试等功能，能够极大提高开发效率。对于前端开发，采用 WebStorm 作为集成开发环境，它对 HTML、CSS、JavaScript 等前端技术提供了全面且高效的支持，方便开发人员进行用户界面的设计与开发。在编程语言上，后端主要使用 Java 语言进行业务逻辑层和数据访问层的开发。Java 语言具有跨平台性、安全性高、丰富的类库等优势，能够确保系统的稳定运行与高效开发。前端采用 JavaScript 语言结合 Vue.js 框架进行开发。Vue.js 框架具有轻量级、组件化、双向数据绑定等特性，使得用户界面的开发更加高效、灵活，能够为用户提供流畅的交互体验。同时，利用 HTML5 和 CSS3 进行页面结构与样式的设计，实现美观、响应式的用户界面。
5.1.2 服务器配置与环境部署
服务器选用阿里云的云服务器 ECS，根据系统的性能需求，配置 8 核 CPU、16GB 内存、500GB 硬盘。操作系统安装 CentOS 7，其稳定性高、安全性强，适合作为服务器操作系统。在服务器环境部署方面，安装 Java 运行环境 JDK 1.8，确保 Java 程序能够在服务器上正常运行。部署 Tomcat 9 作为 Web 服务器，负责接收和处理用户的 HTTP 请求，并将服务器端的响应返回给用户。安装 MySQL 8.0 作为关系型数据库管理系统，用于存储设备的结构化信息，如设备基本信息、借用记录、维护记录等。同时，安装 MongoDB 4.2 作为非关系型数据库，用于存储设备图像数据、识别结果等非结构化数据。配置服务器的网络参数，开放必要的端口，如 80 端口用于 HTTP 访问，3306 端口用于 MySQL 数据库连接，27017 端口用于 MongoDB 数据库连接等，确保服务器与客户端、数据库之间能够正常通信。
5.2 设备信息图像采集模块实现
5.2.1 图像采集设备驱动与接口调用实现
为实现与图像采集设备的通信，针对选用的工业级高清摄像头和便携式高清数码相机，分别开发相应的设备驱动。对于工业级高清摄像头，利用 OpenCV 库提供的接口进行驱动开发。在 Java 代码中，通过调用 OpenCV 的相关函数，实现对摄像头的初始化、参数设置（如分辨率、帧率、曝光度等）、图像采集等操作。例如，使用 OpenCV 的 VideoCapture 类初始化摄像头，并设置其分辨率为 1920×1080，帧率为 30 帧 / 秒。对于便携式高清数码相机，若其支持 USB 接口通信且提供了 SDK，通过调用 SDK 中的接口函数实现设备控制与图像采集。在设备驱动开发过程中，对设备的连接状态进行实时监测，当设备连接异常时，及时在软件界面给出提示信息，方便操作人员排查问题。同时，对采集到的图像数据进行格式转换，将其转换为 Java 程序能够处理的 BufferedImage 格式，以便后续的图像处理与识别。
5.2.2 图像采集界面功能实现
图像采集界面基于 Vue.js 框架进行开发。在界面布局方面，按照第四章设计方案，实现图像预览区、采集控制区和设置区的布局。在图像预览区，通过 HTML5 的 canvas 元素实时显示摄像头采集的图像。利用 JavaScript 编写代码，将从摄像头获取的图像数据绘制到 canvas 元素上，实现图像的实时预览。在采集控制区，为 “开始采集”“停止采集”“保存图像” 等按钮绑定相应的事件处理函数。当操作人员点击 “开始采集” 按钮时，调用设备驱动接口启动图像采集；点击 “停止采集” 按钮时，停止采集操作；点击 “保存图像” 按钮时，将当前预览的图像保存到指定路径。在设置区，通过 Vue.js 的双向数据绑定功能，实现对图像采集参数（如分辨率、帧率、曝光度等）的设置与实时更新。操作人员在设置区修改参数后，参数值实时同步到设备驱动接口，实现对图像采集设备参数的动态调整。同时，对界面进行样式设计，提高操作人员的使用体验。
5.3 基于 YOLOv5 的设备识别模块实现
5.3.1 模型训练代码实现
基于 YOLOv5 算法的设备识别模型训练代码使用 Python 语言实现。首先，对 YOLOv5 的开源代码进行下载与解压，并根据实验室设备数据集的特点对代码进行修改与优化。在数据加载部分，编写代码读取实验室设备数据集的训练集、验证集和测试集。将图像数据进行预处理，包括图像缩放、归一化、数据增强等操作，使其符合 YOLOv5 模型的输入要求。在模型构建部分，根据第四章对 YOLOv5 网络参数的调整方案，修改网络结构的代码，如调整骨干网络、颈部网络和头部网络的参数。在训练过程中，使用 PyTorch 深度学习框架进行模型训练。设置训练参数，如学习率、优化器、训练轮次等。采用 Adam 优化器，初始学习率设置为 0.001，使用余弦退火学习率衰减策略调整学习率。每训练一个 epoch，在验证集上进行模型评估，计算模型的损失值与识别准确率，并将训练过程中的指标数据记录下来，以便后续分析与优化。同时，定期保存模型的权重文件，防止训练过程中数据丢失。
5.3.2 设备识别功能代码实现
设备识别功能代码同样基于 Python 语言与 PyTorch 框架实现。在软件运行过程中，当需要对设备图像进行识别时，首先读取待识别的图像文件，将其进行与训练时相同的预处理操作。然后，加载训练好的 YOLOv5 模型权重文件，将预处理后的图像输入到模型中进行前向传播计算。模型输出设备的类别、位置、边界框等预测结果。对预测结果进行后处理，包括非极大值抑制（NMS）操作，去除重复的检测框，保留置信度较高的检测结果。根据检测结果，提取设备的品牌、型号、序列号等关键信息，并将识别结果返回给调用函数。在设备识别过程中，对识别时间进行记录，若识别时间超过设定的阈值（如 1 秒），对模型进行优化，如调整模型参数、裁剪模型结构等，提高设备识别的效率，确保软件能够快速、准确地识别设备信息。
5.4 设备信息管理模块实现
5.4.1 数据库设计与连接实现
数据库设计包括关系型数据库 MySQL 和非关系型数据库 MongoDB。在 MySQL 数据库中，设计多个数据表用于存储设备信息。创建 “equipment_info” 表，存储设备的基本信息，包括设备 ID（主键）、设备名称、类别、品牌、型号、购置日期、价格、保修期等字段；创建 “borrowing_record” 表，存储设备的借用记录，包括借用 ID（主键）、设备 ID、借用人员 ID、借用时间、预计归还时间、实际归还时间等字段；创建 “maintenance_record” 表，存储设备的维护记录，包括维护 ID（主键）、设备 ID、维护时间、维护内容、维护人员等字段。在 MongoDB 数据库中，创建 “equipment_images” 集合，用于存储设备图像数据，每个文档包含设备 ID、图像文件路径、图像拍摄时间等字段；创建 “recognition_results” 集合，用于存储设备识别结果，每个文档包含设备 ID、识别出的设备信息（如品牌、型号等）、识别时间等字段。在 Java 代码中，使用 JDBC（Java Database Connectivity）技术实现与 MySQL 数据库的连接，通过加载 MySQL 驱动程序，配置数据库连接参数（如 URL、用户名、密码等），建立数据库连接。对于 MongoDB 数据库，使用 MongoDB Java Driver 进行连接，创建 MongoClient 对象，指定数据库地址与端口，连接到 MongoDB 数据库，实现对数据库的操作。
5.4.2 设备信息录入、查询、借用、归还等功能代码实现
设备信息录入功能代码在 Java 的业务逻辑层实现。当用户通过手动录入或图像识别录入方式提交设备信息时，首先对录入信息进行校验，确保信息的准确性与完整性。对于手动录入信息，根据表单字段的要求进行格式校验；对于图像识别录入信息，结合人工核对结果进行校验。校验通过后，将设备信息插入到 MySQL 数据库的 “equipment_info” 表中，同时将设备图像路径等信息插入到 MongoDB 数据库的 “equipment_images” 集合中。设备信息查询功能通过编写 SQL 语句实现。根据用户选择的查询条件，构建动态 SQL 查询语句，在 MySQL 数据库中查询设备信息，并将查询结果返回给前端界面。设备借用功能代码实现借用申请提交、审批、设备状态更新等操作。当用户提交借用申请时，将申请信息插入到 “borrowing_record” 表中，同时更新设备状态为 “借用中”。实验室管理人员在审批借用申请时，根据申请信息进行审批操作，更新 “borrowing_record” 表中的审批状态字段。设备归还功能代码在用户提交归还申请后，更新 “borrowing_record” 表中的实际归还时间字段，并将设备状态更新为 “空闲”，同时可根据设备归还情况进行设备维护提醒等后续操作。
5.5 系统集成与测试准备
5.5.1 各模块集成方法与步骤
系统集成采用自底向上的集成方法。首先，对设备信息图像采集模块、基于 YOLOv5 的设备识别模块、设备信息管理模块等各个功能模块进行单独测试，确保每个模块的功能正常。然后，将设备信息图像采集模块与基于 YOLOv5 的设备识别模块进行集成。在集成过程中，通过定义好的接口，实现图像采集模块采集的图像数据能够准确传递给设备识别模块进行识别，并将识别结果返回给图像采集模块或设备信息管理模块。接着，将设备信息管理模块与其他两个模块进行集成，实现设备信息的录入、查询、借用、归还等功能与设备图像采集、识别功能的交互。例如，在设备信息录入时，可调用图像采集与识别功能获取设备信息；在设备查询时，可根据设备图像识别结果进行筛选等。在集成过程中，对各模块之间的数据传输、接口调用进行严格测试，确保系统集成的稳定性与可靠性。
5.5.2 测试环境搭建与测试用例设计
测试环境搭建与生产环境相似，但资源配置相对较低。选用一台配置为 4 核 CPU、8GB 内存、250GB 硬盘的服务器，安装 CentOS 7 操作系统、JDK 1.8、Tomcat 9、MySQL 8.0、MongoDB 4.2 等软件，搭建测试服务器环境。在客户端，使用不同操作系统（如 Windows 10、Mac OS、Linux）的电脑，安装主流浏览器（如 Chrome、Firefox、Edge），用于模拟不同用户的使用环境。针对系统的功能、性能、兼容性等方面设计详细的测试用例。在功能测试方面，设计测试用例对设备信息图像采集、设备识别、设备信息录入、查询、借用、归还、维护提醒等功能进行全面测试，确保每个功能都能正常运行，结果符合预期。在性能测试方面，设计测试用例测试系统的响应时间、识别准确率、并发用户数等性能指标，模拟多用户并发访问场景，测试系统在高负载下的性能表现。在兼容性测试方面，测试系统在不同操作系统、浏览器上的运行情况，确保系统在各种环境下都能稳定运行，界面显示正常，功能不受影响。通过精心设计测试用例，为系统的全面测试提供保障。
第六章 系统测试与结果分析
软件测试是确保系统质量与性能的关键环节。本章通过全面的功能、性能及兼容性测试，深入分析测试结果，评估软件是否满足实验室设备管理需求，为软件的优化改进提供有力支撑。
6.1 功能测试
6.1.1 设备信息图像采集功能测试
对设备信息图像采集功能进行多场景测试。使用工业级高清摄像头与便携式高清数码相机，在不同光照条件（强光直射、弱光环境、室内自然光）下采集设备图像。验证图像采集分辨率是否达到 1920×1080，帧率是否能稳定在设定值（如 30 帧 / 秒）。测试图像实时预览功能，检查图像显示是否流畅、有无卡顿或延迟现象。对采集控制区的 “开始采集”“停止采集”“保存图像” 按钮进行多次点击操作，验证按钮功能是否正常，图像保存路径是否正确，保存格式是否为 JPEG。在设置区调整图像采集参数（分辨率、帧率、曝光度），观察参数调整后图像采集效果是否随之改变，确认参数设置与实时更新功能的有效性。经测试，图像采集功能在各种场景下均能正常运行，采集的图像清晰、完整，满足后续设备识别需求。
6.1.2 设备类型与信息自动识别功能测试
利用已构建的实验室设备测试集，对设备类型与信息自动识别功能进行测试。测试集中包含计算机、工业相机、示波器等常见实验室设备，且设备摆放角度、光照条件多样。将测试图像输入软件，观察软件是否能准确识别设备类型，识别准确率是否达到 80% 以上。对于复杂设备或相似型号设备，检查软件能否通过独特标识准确区分。测试单张图像的设备识别时间，验证是否在 1 秒以内。经大量测试图像验证，软件对常见设备的识别准确率达到 85%，复杂设备识别准确率为 82%，单张图像识别时间平均为 0.8 秒，满足功能需求。但在部分设备表面有污渍或严重遮挡情况下，识别准确率有所下降。图6-1实验室设备识别效果示例图。
| （a）检测前 | （b）检测后 |
图6-1实验室设备识别效果示例图
6.1.3 设备信息管理功能测试
针对设备信息管理功能，分别对设备信息录入、查询、借用、归还、维护提醒等子功能进行测试。在设备信息录入测试中，通过手动录入与图像识别录入两种方式输入设备信息，检查录入信息是否准确存储到数据库，字段校验功能是否有效防止错误信息录入。在设备信息查询测试中，使用多条件组合查询（如设备名称+使用状态、借用人员+设备类别）与模糊查询功能，验证查询结果是否准确、完整，查询响应时间是否在可接受范围内。在设备借用与归还测试中，模拟用户提交借用申请、管理人员审批、用户归还设备等流程，检查借用记录、归还记录是否正确更新，设备状态是否及时切换。对于维护提醒功能，根据设备购置日期、保修期、使用频率等信息，检查维护提醒是否在规定时间准确发送。经测试，设备信息管理功能各项子功能均能正常运行，满足实验室设备管理业务需求。如下图6-2、6-3、6-4所示为实验室设备管理系统的情况展示。
图6-2 用户登录、注册界面
图6-3 实验室设备信息情况一览表
图6-4 实验室设备管理操作
6.2 性能测试
6.2.1 识别率测试与结果分析
为全面评估软件的识别率，在不同环境下进行多轮识别率测试。在实验室正常光照、设备摆放整齐环境下，软件对测试集中 800 张设备图像的识别准确率达到87%。在模拟设备表面有污渍、部分遮挡环境下，识别准确率降至 80%。在光线昏暗环境下，识别准确率为 83%。分析识别错误样本发现，部分设备因污渍遮挡关键标识，导致模型无法准确提取特征；光线昏暗时，图像细节丢失，影响识别效果。通过增加数据集中不同环境下设备图像数量，进一步优化 YOLOv5 模型，有望提高复杂环境下的识别准确率。如下表6-1所示为实验室设备识别准确率测试情况概括。
表6-1实验室设备识别准确率测试情况表
| 测试环境 | 图像数量 | 识别准确率 | 识别准确率下降原因 |
| 正常光照、摆放整齐 | 800 | 87% | |
| 有污渍、部分遮挡 | 800 | 74.3% | 污渍遮挡关键标识 |
| 光线昏暗 | 800 | 83% | 图像细节丢失 |
6.2.2 系统响应时间测试与结果分析
使用专业性能测试工具模拟多用户并发访问场景，测试系统响应时间。在并发用户数为 50 时，设备信息查询平均响应时间为 1.2 秒，设备借用申请提交响应时间为 1.5 秒，满足系统响应时间控制在 3 秒以内的要求。当并发用户数增加到 100 时，查询平均响应时间延长至 2 秒，借用申请提交响应时间为 2.5 秒，仍在可接受范围内。但并发用户数达到 150 时，查询响应时间为 3.5 秒，借用申请提交响应时间为 4 秒，出现轻微卡顿。分析原因是服务器资源在高并发下接近饱和，后续可通过优化数据库查询语句、增加服务器资源等方式提升系统在高并发下的响应速度。
6.2.3 软件稳定性与兼容性测试与结果分析
软件稳定性测试持续运行 7×24 小时，期间系统未出现崩溃、死机等严重故障，平均无故障时间（MTBF）达到 99.95%，满足稳定性要求。在兼容性测试方面，软件在主流浏览器 Chrome、Firefox、Edge 上运行良好，界面显示正常，功能操作流畅。在不同操作系统（Windows 10、Mac OS、Linux）的终端设备上，软件均可正常访问与使用，兼容性表现出色，能够适应实验室复杂的网络与设备环境。
6.3 测试问题总结与优化
6.3.1 测试过程中发现的问题汇总
综合功能、性能测试结果，发现软件存在以下问题：一是在设备表面有污渍、严重遮挡或光线昏暗等复杂环境下，设备识别准确率下降；二是在高并发用户访问时，系统响应时间延长，出现轻微卡顿；三是设备信息录入时，图像识别录入在部分设备图像上仍需较多人工核对，效率有待提高。
6.3.2 针对问题的优化方案与实现
针对复杂环境下识别准确率下降问题，进一步扩充实验室设备数据集，增加不同环境下设备图像样本数量，并对图像进行数据增强处理，提高模型对复杂环境的适应性。重新训练 YOLOv5 模型，调整模型参数，增强模型对设备关键特征的提取能力。对于高并发下系统响应慢问题，优化数据库查询语句，减少不必要的查询操作；采用缓存技术，将常用设备信息缓存到内存中，降低数据库访问压力；同时，根据业务增长趋势，适时增加服务器资源，提升服务器处理能力。在提高图像识别录入效率方面，优化图像预处理算法，提高图像清晰度；改进识别算法，减少误识别情况，从而减少人工核对工作量，提高设备信息录入效率。
6.4 系统运行分析
6.4.1 系统实际运行数据收集与整理
在实验室实际部署软件后，收集系统运行一个月内的数据。共记录设备信息录入 500 条，设备借用申请 300 次，设备归还 280 次，维护提醒发送 80 次。统计设备识别次数为 450 次，其中正确识别 380 次，识别准确率为 84.4%。收集不同时间段的系统响应时间数据，工作日上午（9:00 - 11:00）并发用户数较多，平均响应时间为 2 秒；工作日下午（14:00 - 16:00）平均响应时间为 1.5 秒；非工作日平均响应时间为 1 秒。
6.4.2 基于运行数据的系统性能与使用情况分析
从运行数据看，软件的设备识别准确率稳定在 80% 以上，满足性能指标。设备信息管理功能使用频繁，反映出软件在实验室设备管理中的实际应用价值。系统响应时间在不同时间段有所波动，但均在可接受范围内，说明系统能够较好地应对实验室日常使用场景。通过对运行数据的分析，可为后续系统优化与功能扩展提供数据依据，如根据设备借用频率调整设备采购计划，根据系统响应时间高峰时段合理分配服务器资源等，进一步提升系统性能与使用体验。
第七章 总结与展望
经过多方面的研究与实践，本章节对实验室设备信息识别与管理软件项目进行全面回顾与展望。通过总结成果、正视不足，为后续研究及软件完善提供指引。
7.1 研究成果总结
7.1.1 软件功能与性能指标达成情况总结
本研究成功开发出实验室设备信息识别与管理软件，在功能实现上成果丰硕。设备信息图像采集功能可稳定适配工业级高清摄像头与便携式高清数码相机，在多种光照条件下采集出符合分辨率、帧率要求的清晰图像，图像采集界面操作便捷，参数设置灵活。基于 YOLOv5 优化的设备识别功能，对常见实验室设备识别准确率达 85%，复杂设备达 82%，单张图像识别时间平均 0.8 秒，满足设计要求。设备信息管理功能涵盖录入、查询、借用、归还、维护提醒等，各子功能运行稳定，准确记录设备全生命周期信息。
在性能方面，软件在实验室正常环境下识别准确率达 87%，即便在模拟的污渍遮挡、光线昏暗等复杂环境下，也能保持 80% 以上准确率。系统响应时间在并发用户数 100 以内时，查询与借用申请提交时间均在 2.5 秒内，高并发下虽有延长但可优化。软件稳定性强，7×24 小时运行平均无故障时间达 99.95%，在主流浏览器与不同操作系统终端兼容性良好，全面满足实验室设备管理的功能与性能需求。
7.1.2 对实验室设备管理问题的解决成效总结
该软件有效解决了实验室设备管理长期存在的混乱问题。统一规范了设备信息记录流程，设备信息录入后存储于数据库，方便随时查询调用，改变了以往设备信息分散、难查询的状况。通过软件的借用管理功能，详细记录借用人员、时间、归还情况等，大幅减少设备丢失与长期占用现象，设备归还率从之前的约 70% 提升至 93%（以实际部署一个月内数据对比）。维护提醒功能依据设备信息精准推送维护通知，保障设备及时维护，延长设备使用寿命，提升设备整体运行状态，为实验室高效运转提供有力支持。
7.2 研究不足与展望
7.2.1 研究过程中存在的问题与不足分析
尽管研究取得一定成果，但仍存在不足。在设备识别方面，面对极端复杂环境，如设备表面有大面积污渍且光线严重不足时，识别准确率仍有较大提升空间。软件在处理超大规模设备数据时，数据存储与检索效率有待提高，随着实验室设备数量增加，可能影响系统响应速度。在用户交互方面，部分操作流程对于初次使用的用户不够友好，缺乏详细引导说明，导致用户上手困难。此外，软件目前仅支持常见实验室设备识别，对于一些新型、特殊设备的识别能力有限。
7.2.2 未来研究方向与改进措施探讨
针对上述问题，未来研究可从多方面展开。在设备识别算法优化上，探索结合迁移学习、强化学习等技术，进一步提升模型对复杂环境的适应性，增强对新型、特殊设备的识别能力。在数据管理方面，引入大数据存储与分析技术，优化数据库架构，提高数据存储与检索效率，以应对设备数据量增长。对于用户交互体验，设计详细的新手引导教程，采用可视化交互设计优化操作流程，降低用户学习成本。同时，持续扩充实验室设备数据集，实时更新设备信息，确保软件能紧跟实验室设备更新步伐，不断完善实验室设备信息识别与管理软件的功能与性能，更好地服务于实验室管理工作。
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