图片与 Excel 自动比对工具
通过 OCR 与字段规则，把现场图片和 Excel 标签记录生成可复核的分类报告。
- 本人职责
- OCR 字段匹配、复核分流与 Excel 报告生成
- 时间范围
- 2026-07
- 技术栈
- Python / openpyxl / OCR / Node.js / Excel 报告
- 最后核验
- 2026/07/17
01 / Problem
问题背景
现场图片数量多，OCR 结果又存在误识别，人工逐张对照表格字段耗时且难以记录复核原因。
02 / Approach
方法与结构
- 把标签拆成网络类型、机柜、U 位、端口和序号等字段。
- 按字段命中计算候选分数，再分成已匹配、需复核和未匹配。
- 生成包含汇总、图片目录、匹配结果和待处理视图的 Excel 报告。
03 / Decisions
核心决策与取舍
- Excel 源表以只读模式加载，原文件不被修改。
- 只有关键字段组合满足门槛时才自动标记已匹配。
- 真实报告包含图片、OCR、路径和表格字段，因此不能直接公开。
04 / Outcome
结果与当前边界
- 一次性任务处理了 120 张图片样本。
- 输出 JSON 同时记录汇总、逐标签结果和逐图片状态。
- 现有 Excel 产物包含 8 个工作表，并执行公式错误扫描。
05 / Evidence
可查看证据
只有重新执行或重新检查过的事实才进入这里；没有公开链接的项目只显示来源核验摘要。
120 张样本
图片清单、汇总 image_count 和图片数组长度三处口径一致。
8 个报告工作表
现有 xlsx 包含 8 个 worksheet 文件，报告代码同时执行公式错误扫描。