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传统工业巡检里，靠巡检人员肉眼找缺陷、纸笔记仪表数据的老办法，常遇到漏检、误记、新手上手慢的问题 ——AR 眼镜加视觉大模型的组合，正好冲着这些痛点起效，下面是具体能落地的核心应用场景与功能：
1. 设备缺陷智能检测
适用对象：生产线电机、管道、阀门；电力变压器、绝缘子；桥梁钢结构、储罐等。
核心功能：
- AR 眼镜实时采集设备图像，边缘端传输至视觉大模型；
- 模型自动识别裂缝、腐蚀、变形、漏油等缺陷，判断严重等级；
- AR 眼镜以高亮框 + 文字标注缺陷位置，同步记录缺陷坐标与图像。
2. 仪表与读数自动识别
适用对象：压力表、温度计、流量计、液位计等工业仪表，设备指示灯（红 / 绿 / 黄）。
核心功能：
- 语音指令（如“读左侧压力表”）触发 AR 眼镜采集目标图像；
- 模型识别表盘类型（指针、数字），判断指示灯状态；
- AR 叠加数值标签（如“压力 3.2MPa，正常范围 2-4MPa”），数据自动同步至后端系统，替代纸笔记录。
3. 安全合规智能校验
适用场景：安全通道畅通性、消防设施（灭火器、消防栓）状态、防护装备（安全帽、防护服）穿戴、设备运行参数合规性。
核心功能：
- AR 眼镜扫描环境，视觉大模型基于规则库（如 “安全通道宽≥1.2 米”）判断合规性；
- 违规时（如通道堆物、未戴安全帽），AR 弹出红色警示框并语音提醒；
- 自动抓拍违规场景，生成合规报告同步至安全管理系统。
4. 复杂设备状态综合评估
适用对象：汽轮机、风机、工业机器人等复杂设备。
核心功能：
- AR 眼镜集成麦克风、振动传感器，同步采集设备图像、运行声音、振动波形；
- 模型联合音频分析，综合判断状态（如“轴承端盖漏油 + 振动异常→轴承磨损”）；
- AR 以 3D 拆解图展示内部结构，标注问题部件，关联历史维修记录。
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