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安卓端智能耗材柜系统可行性方案(基于uniapp + Vue3)

一、系统架构设计

1. 技术栈

  • 前端框架:uniapp + Vue3 + TypeScript
  • 状态管理:Pinia(分层设计,模块化Store)
  • 硬件交互:Android原生插件(Java/Kotlin封装)
  • 通信协议:MQTT(实时数据)、HTTPS(业务接口)
  • 本地存储:SQLite + uniapp本地存储API
  • 安全方案:SM4加密 + Token鉴权 + 操作日志审计

2. 核心模块划分

├── 生物认证模块(指静脉/刷卡)
├── RFID管理模块(入库/取货/盘点)
├── 门禁控制模块(电锁/报警)
├── 库存管理模块(上下限/预警)
├── 数据同步模块(离线/在线)
└── 审计日志模块(操作追踪)

二、硬件对接方案(安卓专属)

1. 指静脉识别
  • 硬件选型:中控智慧ZAZH-M3(USB接口)
  • 实现步骤
    1. 开发原生插件
      // FingerVeinModule.java(安卓原生模块)
      public class FingerVeinModule {@UniJSMethodpublic void enroll(UniJSCallback callback) {// 调用SDK采集指静脉特征VeinSDK.startEnroll(new VeinCallback() {@Overridepublic void onSuccess(byte[] feature) {callback.invoke(0, Base64.encode(feature));}});}
      }
      
    2. 前端调用
      // useVein.js(Vue3 Hook)
      const vein = uni.requireNativePlugin('FingerVein-Module');
      export const useVein = () => {const enroll = async (userId) => {const { code, data } = await vein.enroll();if (code === 0) {await storeVeinFeature(userId, encrypt(data)); // SM4加密存储}};return { enroll };
      };
      
2. RFID读写器集成
  • 硬件选型:Impinj E710 + 圆极化天线
  • 优化策略
    • 防碰撞模式:启用密集阅读器模式(DRM),设置区域屏蔽
    • 数据过滤:EPC白名单过滤 + 信号强度阈值(RSSI > -60dBm)
    • 性能调优
      // RFIDService.js(读写器管理)
      class RFIDService {constructor() {this.reader = uni.requireNativePlugin('UHF-RFID-Reader');this.reader.init({ power: 30, mode: 'FAST' });}startScan() {this.reader.on('tagFound', (epc) => {if (this.isValidEPC(epc)) {store.commit('UPDATE_INVENTORY', epc);}});}
      }
      
3. 门锁控制
  • 硬件协议:GPIO控制 + 电流检测
  • 安全策略
    • 开门超时自动闭锁(30秒)
    • 震动传感器触发报警(通过Android Sensor API)
    // DoorLock.js
    const lock = uni.requireNativePlugin('CabinetLock');
    export const unlockCabinet = () => {lock.unlock(() => {setTimeout(() => lock.lock(), 30000); // 30秒后自动锁定});
    };
    

三、核心功能实现细节

1. 取货流程(RFID自动识别)
用户 前端 安卓硬件 后端 刷卡/指静脉开门 调用unlockCabinet() 门锁打开 取货并关闭柜门 触发RFID扫描 提交取货记录 返回确认结果 显示取货详情 用户 前端 安卓硬件 后端
2. 离线模式实现
  • 数据存储
    // 离线操作队列管理
    const saveOfflineLog = (log) => {const logs = uni.getStorageSync('offline_logs') || [];logs.push({ ...log, timestamp: Date.now(), synced: false });uni.setStorageSync('offline_logs', logs);
    };// 网络恢复后同步
    const syncOfflineData = async () => {const logs = uni.getStorageSync('offline_logs').filter(log => !log.synced);await api.batchUpload(logs);uni.setStorageSync('offline_logs', logs.map(log => ({ ...log, synced: true })));
    };
    
3. 预警模块实时推送
  • MQTT主题设计
    // 订阅主题示例
    mqttClient.subscribe('warning/stock');   // 库存预警
    mqttClient.subscribe('warning/expire'); // 效期预警// 处理预警消息
    mqttClient.on('message', (topic, payload) => {const data = JSON.parse(payload);if (topic === 'warning/stock') {store.commit('ADD_STOCK_WARNING', data);uni.showToast({ title: `库存预警:${data.materialName}`, icon: 'none' });}
    });
    

四、性能优化专项

1. 列表渲染(万级数据)
  • 虚拟滚动方案
    <template><virtual-list :data="inventory" :item-size="80" :height="600"><template v-slot:default="{ item }"><inventory-item :data="item" /></template></virtual-list>
    </template>
    
2. RFID数据流处理
  • WebWorker分离计算
    // rfid.worker.js
    self.onmessage = (e) => {const epcList = processEPC(e.data.rawData); // 防碰撞计算self.postMessage(epcList);
    };// 主线程调用
    const worker = new Worker('/workers/rfid.worker.js');
    worker.postMessage({ rawData: rfidBuffer });
    
3. 图片资源加载
  • 懒加载 + CDN分级
    <image :src="thumbnailUrl" lazy-load @load="loadHighResImage" @error="handleImageError"
    />
    

五、测试与部署

1. 硬件测试方案
  • RFID压力测试
    adb shell am broadcast -a "com.test.RFID_STRESS_TEST" --epc-count 200
    
  • 指静脉识别率测试
    • 采集100组指纹数据,测试FRR(拒真率)< 0.5%
2. 部署流程
  1. APK签名:使用Jenkins + Android Keystore自动化构建
  2. OTA更新:内置热更新模块(差量更新)
  3. 设备预装:通过ADB批量刷机(禁用非必要系统服务)

六、风险与应对

风险点应对策略
RFID读取漏标增加冗余扫描周期 + 货柜红外光电传感器辅助检测
指静脉识别速度慢特征提取算法优化(PCA降维) + 边缘计算(设备端特征比对)
离线数据丢失SQLite WAL模式 + 每日本地备份到SD卡
电锁机械故障硬件看门狗监测 + 网络报警推送

七、开发里程碑

  1. Week 1-2:硬件SDK对接(指静脉/RFID/门锁)
  2. Week 3-4:核心流程开发(取货/入库/预警)
  3. Week 5:离线模式 + 数据同步
  4. Week 6:性能优化 + 安全审计
  5. Week 7:真机测试 + 医院试点部署

该方案深度结合医疗场景需求,通过硬件抽象层封装业务逻辑分层解耦安卓专属性能调优,可确保系统在安卓端的稳定运行。开发重点应聚焦RFID实时性与生物识别准确率,同时预留硬件接口标准化能力,为后续扩展其他设备(如温湿度传感器)奠定基础。

http://www.xdnf.cn/news/655705.html

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