RPA机器人流程自动化结合图像识别的典型场景

引言：当RPA遇见视觉能力——从“盲操作”到“看得见”的智能自动化

传统的RPA（Robotic Process Automation）机器人流程自动化擅长处理结构化数据和固定UI路径的操作，如自动填写表单、抓取网页数据、批量导出报表等。但其核心局限在于：缺乏对非结构化信息的理解能力，尤其是面对图像、验证码、动态布局或无控件标识的界面时，传统RPA往往束手无策。

随着AI技术的发展，特别是图像识别与OCR能力的成熟，将视觉感知能力嵌入RPA流程已成为提升自动化覆盖率的关键突破口。本文聚焦一个极具代表性的实践方向：基于阿里开源的中文通用图像识别模型，构建具备“万物识别”能力的RPA视觉引擎，并深入剖析其在真实业务场景中的集成方式与工程落地要点。

我们以实际部署环境为基础（PyTorch 2.5 + 阿里开源模型），通过完整可运行的代码示例，展示如何让RPA机器人“看懂”屏幕内容，实现从“规则驱动”向“感知+决策”型智能自动化跃迁。

核心技术选型：为何选择阿里开源的中文通用图像识别方案？

在众多OCR与图像识别方案中，阿里近年来开源了多个面向中文场景的高性能视觉理解模型，例如PaddleOCR 系列和更前沿的Qwen-VL多模态模型。这些模型在以下方面展现出显著优势：

✅高精度中文识别能力：针对汉字复杂结构优化，支持竖排、艺术字、模糊文本等挑战性场景
✅多语言混合识别：自然支持中英混排、数字、符号等常见组合
✅轻量化部署选项：提供不同尺寸模型（tiny/small/base/large），适配边缘设备或服务器集群
✅丰富的预训练知识：部分模型融合了布局分析、表格识别、关键信息抽取等功能
✅活跃社区与完善文档：便于二次开发与问题排查

技术定位：我们将该图像识别模块视为RPA系统的“眼睛”，负责将视觉信息转化为结构化文本或坐标数据，供后续自动化逻辑调用。

实践应用：搭建可集成的图像识别推理服务

本节进入实战阶段，目标是：在指定环境中运行图像识别脚本，并将其结果输出为RPA可消费的数据格式。

环境准备与依赖管理

根据输入描述，系统已配置如下基础环境：

Python 3.11（通过conda管理）
PyTorch 2.5
/root/requirements.txt包含所需依赖

首先激活环境并安装必要库：

conda activate py311wwts pip install -r /root/requirements.txt

假设requirements.txt内容如下（典型PaddleOCR依赖）：

paddlepaddle==2.6.0 paddleocr>=2.7.0 opencv-python>=4.5.0 numpy>=1.20.0

⚠️ 若使用 Qwen-VL 或其他基于 PyTorch 的多模态模型，则需额外安装transformers,torchvision等包。

推理脚本实现：`推理.py`核心代码解析

以下是可在/root目录下直接运行的完整推理脚本，采用PaddleOCR作为后端引擎，支持通用中文图像识别。

# -*- coding: utf-8 -*- """ 推理.py - 中文通用图像识别推理脚本 用途：为RPA系统提供视觉识别能力，返回文本及位置信息 """ import cv2 import numpy as np from paddleocr import PaddleOCR import json import os # ================== 配置区 ================== # 👇 用户上传图片后需修改此路径 IMAGE_PATH = "/root/workspace/bailing.png" # ← 修改此处指向你的图片 OUTPUT_JSON = "/root/workspace/ocr_result.json" # ============================================ def load_and_preprocess(image_path): """加载图像并进行基本预处理""" if not os.path.exists(image_path): raise FileNotFoundError(f"图像未找到: {image_path}") img = cv2.imread(image_path) if img is None: raise ValueError("无法读取图像，请检查文件格式") # 可选：调整大小以加速推理（注意不要过度压缩影响识别） h, w = img.shape[:2] if max(h, w) > 1920: scale = 1920 / max(h, w) new_size = (int(w * scale), int(h * scale)) img = cv2.resize(img, new_size, interpolation=cv2.INTER_AREA) return img def init_ocr_model(): """初始化OCR模型（首次运行会自动下载权重）""" ocr = PaddleOCR( use_angle_cls=True, # 启用文字方向分类 lang="ch", # 中文识别 use_gpu=True, # 若有GPU则启用 det=True, # 文本检测 rec=True # 文本识别 ) return ocr def post_process_result(ocr_result): """将OCR原始输出转换为结构化JSON""" results = [] total_text = "" if ocr_result and len(ocr_result) > 0: for line in ocr_result[0]: box = line[0] # 四点坐标 [[x1,y1], [x2,y2], [x3,y3], [x4,y4]] text = line[1][0] # 识别文本 confidence = float(line[1][1]) # 置信度 # 提取中心坐标用于RPA点击定位 center_x = int(np.mean([p[0] for p in box])) center_y = int(np.mean([p[1] for p in box])) results.append({ "text": text, "confidence": confidence, "bbox": box, "center": [center_x, center_y] }) total_text += text + "\n" return { "success": True, "total_count": len(results), "recognized_text": total_text.strip(), "details": results } def main(): print("🚀 开始图像识别任务...") try: # 1. 加载图像 image = load_and_preprocess(IMAGE_PATH) print(f"✅ 图像加载成功: {IMAGE_PATH}") # 2. 初始化模型 ocr = init_ocr_model() print("🧠 正在初始化OCR模型...") # 3. 执行推理 result = ocr.ocr(image, cls=True) print("🔍 OCR识别完成") # 4. 后处理结果 structured_result = post_process_result(result) # 5. 保存为JSON供RPA读取 with open(OUTPUT_JSON, 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(structured_result, f, ensure_ascii=False, indent=2) print(f"💾 结果已保存至: {OUTPUT_JSON}") print(f"📊 共识别 {structured_result['total_count']} 段文本") # 输出前两条文本作为日志参考 for i, item in enumerate(structured_result["details"][:2]): print(f" [{i+1}] '{item['text']}' (置信度: {item['confidence']:.3f})") except Exception as e: error_result = { "success": False, "error": str(e) } with open(OUTPUT_JSON, 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(error_result, f, ensure_ascii=False, indent=2) print(f"❌ 识别失败: {e}") if __name__ == "__main__": main()

脚本使用说明与工作区迁移

为方便调试与持续集成，建议将脚本与测试图片复制到工作区：

cp /root/推理.py /root/workspace/ cp /root/bailing.png /root/workspace/

随后修改/root/workspace/推理.py中的IMAGE_PATH为：

IMAGE_PATH = "/root/workspace/bailing.png"

这样即可在IDE左侧编辑器中实时修改脚本，并通过终端重新运行验证效果。

RPA集成设计：如何将识别结果用于自动化控制

图像识别本身不是目的，关键是将视觉输出转化为RPA的动作指令。以下是几种典型集成模式：

场景一：基于文本内容触发操作（语义判断）

# 示例：RPA主流程中调用OCR结果 import json def should_click_confirm(): with open("/root/workspace/ocr_result.json") as f: data = json.load(f) if not data["success"]: return False # 判断是否存在“确认提交”按钮 for item in data["details"]: if "确认提交" in item["text"] and item["confidence"] > 0.8: return True, item["center"] return False

场景二：坐标定位实现精准点击（UI自动化）

# 结合PyAutoGUI实现鼠标点击 import pyautogui def click_at_text_location(text_keyword): with open("ocr_result.json") as f: data = json.load(f) for item in data["details"]: if text_keyword in item["text"]: x, y = item["center"] pyautogui.click(x, y) print(f"🖱️ 点击位置: ({x}, {y})") return True return False

场景三：动态表单字段提取（数据采集）

# 提取发票上的金额 def extract_invoice_amount(): for item in result["details"]: text = item["text"] if "金额：" in text: amount = text.split("金额：")[-1].strip() return amount.replace("元", "") return None

工程优化建议：提升识别稳定性与RPA兼容性

| 优化方向 | 实施建议 | |--------|---------| |图像质量增强| 使用OpenCV进行去噪、对比度增强、透视矫正 | |模型缓存机制| 避免每次重复加载模型，提升响应速度 | |异步调用封装| 将OCR封装为独立服务（Flask/FastAPI），避免阻塞RPA主线程 | |置信度过滤策略| 设置阈值（如0.7）过滤低质量识别结果 | |区域限定识别| 仅对截图局部区域进行OCR，减少干扰 | |错误重试机制| 对失败识别尝试缩放、旋转后再试 |

典型应用场景全景图

| 应用场景 | 技术价值 | 是否必需图像识别 | |--------|---------|----------------| | 登录含图形验证码系统 | 绕过人机验证瓶颈 | ✅ 必需 | | 处理PDF扫描件中的合同信息 | 提取非结构化文档数据 | ✅ 必需 | | 自动化操作老旧C/S架构软件 | 无控件ID时依赖图像定位 | ✅ 必需 | | Web页面元素动态变化时的容错点击 | 基于文本内容而非XPath定位 | ✅ 必需 | | 自动生成截图报告并标注重点 | 结合CV做视觉标注 | ✅ 必需 | | Excel模板识别与字段映射 | 分析表头布局结构 | ✅ 必需 |