现如今,随着电子技术突飞猛进的发展,各个领域的自动化程度以及安全性问题也得到了高度的重视。基于火电厂的人脸识别技术,结合火电厂的检修管理系统,舍弃掉繁琐的纸质版检修工作流,重新整合出一套完整的包含考勤的电子版缺陷处理管理系统。这样能够彻底解决传统打卡中存在的代打卡,并可以减少缺陷处理过程中由于人员办理相关手续所浪费的时间,提高办公效率,达到考勤管理运维一体化的效果,减轻检修人员的工作量,提高工作效率。在我国大部分老电厂很少有人脸识别考勤与管理系统结合的例子,由于旧电厂设备本身也比较老旧,没有必要花大量资金进行整改,所以考虑到性价比,设计一套将人脸识别技术与检修管理系统相融合的系统,减轻了劳动力,达到了一体化,方便了员工日常业务的处理。在大量查阅相关系统文献的基础上,本系统采用前后端分离设计,基于J2EE,采用B/S架构开发。前端使用VUE框架搭载element-ui组件基于Node,js环境开发,人脸识别前端框架采用tracking.js。后端使用java语言基于spring boot整合spring、springMVC进行设计开发,持久层使用mybatis框架,并使用Maven进行项目管理,数据库采用Mysql。本系统主要针对工厂类企业,能够提高工厂设备检修的工作效率以及便于人员的管理,系统主要包括权限管理模块,是帐号登陆验证以及管理员对用户的权限进行分配的模块,该模块验证解析核心技术为JWT技术,通过生成和解析Token来获取权限,并结合spring security安全框架进行权限管理。缺陷派工模块,是系统的核心业务模块,通过用户之间的相互配合来完成工作,包括用户对缺陷的登记、缺陷的查看、不合格缺陷的回退、通过关键字能够搜索对应缺陷、缺陷的处理以及缺陷的验收等功能。考勤管理模块,通过调用百度智能AI开放平台来实现人脸识别的验证,验证成功会返回给本地用户ID,通过与本地数据库用户ID的对照,返回用户信息,并记录一次考勤。新闻模块,主要是由管理员对日常新闻或重要决定的编辑和发布。通过运用上述技术进行设计与开发,最终实现了检修管理系统。该系统在电厂中部署,缺陷管理系统能够正确的记录缺陷详情、能够处理工作流程、监督缺陷处理进度等,提高了缺陷处理的效率,保证了机组的安全运行。人脸识别考勤系统能够准确无误的将考勤情况记录到数据库中,解决了考勤代打卡的问题,并提高了人员管理的效率,为国家‘智能工厂’的号召做出了巨大贡献。