ThingsBoard设备认领功能实现指南:基于二维码扫描方案
2025-05-12 00:11:58作者:柯茵沙
概述
ThingsBoard作为一款开源的物联网平台,提供了完善的设备管理功能。其中设备认领(Claiming)机制是平台的重要特性之一,允许用户将设备所有权从管理员转移到特定客户账户。本文将详细介绍如何通过二维码扫描方式实现ThingsBoard设备的便捷认领。
设备认领原理
设备认领功能基于以下核心组件:
- 认领数据属性:设备需要预先配置包含密钥和过期时间的认领数据
- 二维码生成:将认领信息编码为二维码格式
- 移动端扫描:通过ThingsBoard移动应用扫描并解析二维码
- 认领请求处理:移动应用向平台提交认领请求完成所有权转移
实现步骤详解
1. 设备端配置
首先需要在目标设备上设置认领数据属性。这个属性应该包含两个关键字段:
{
"secretKey": "YOUR_SECRET_KEY",
"expirationTime": 1750995200000
}
其中secretKey是用于验证认领请求的密钥,expirationTime是认领过期时间戳。
2. 创建二维码生成仪表板
在ThingsBoard中创建一个专门用于生成认领二维码的仪表板:
- 添加设备数据源,选择需要认领的目标设备
- 配置数据键为
claimingData属性 - 添加QR码部件,使用自定义转换函数处理认领数据
转换函数示例:
var entityData = data[0];
if (entityData) {
return JSON.stringify({
deviceName: entityData.entityName,
secretKey: JSON.parse(entityData.claimingData).secretKey
});
} else {
return '';
}
该函数将设备名称和密钥组合成JSON格式,QR码部件会将其转换为可扫描的二维码。
3. 创建移动端扫描仪表板
为移动应用创建专门的扫描仪表板:
- 添加"扫描QR码"动作按钮
- 配置扫描后的处理逻辑
扫描处理函数示例:
var $scope = widgetContext.$scope;
var $injector = $scope.$injector;
var $translate = $injector.get(widgetContext.servicesMap.get('translate'));
var deviceService = $injector.get(widgetContext.servicesMap.get('deviceService'));
var deviceNotFound = $translate.instant('widgets.input-widgets.claim-not-found');
var failedClaimDevice = $translate.instant('widgets.input-widgets.claim-failed');
var claimDeviceInfo = JSON.parse(code);
var deviceName = claimDeviceInfo.deviceName;
var secretKey = claimDeviceInfo.secretKey;
var claimRequest = {
secretKey: secretKey
};
deviceService.claimDevice(deviceName, claimRequest, { ignoreErrors: true }).subscribe(
function (data) {
widgetContext.showSuccessToast('Device \'' + deviceName + '\' successfully claimed!');
widgetContext.updateAliases();
},
function (error) {
if(error.status == 404) {
widgetContext.showErrorToast(deviceNotFound);
} else {
if (error.status !== 400 && error.error && error.error.message) {
showDialog('Failed to claim device', error.error.message);
} else {
widgetContext.showErrorToast(failedClaimDevice);
}
}
}
);
function showDialog(title, error) {
setTimeout(function() {
widgetContext.dialogs.alert(title, error).subscribe();
}, 100);
}
该函数会解析扫描到的QR码内容,提取设备名称和密钥,然后向平台提交认领请求。
最佳实践建议
- 密钥管理:为每个设备使用唯一的密钥,避免重复使用
- 过期时间:根据业务需求设置合理的认领有效期
- 错误处理:完善移动端的错误提示,帮助用户理解认领失败原因
- 权限控制:确保只有授权用户才能访问认领相关仪表板
- 测试验证:在实际部署前充分测试认领流程
常见问题排查
- QR码无法识别:检查生成的内容是否符合JSON格式,避免特殊字符
- 认领失败:确认密钥是否正确、设备是否存在、认领是否过期
- 移动端无响应:检查ThingsBoard移动应用版本是否支持QR码扫描功能
- 权限问题:确认执行认领的用户账户是否有相应权限
总结
通过本文介绍的QR码扫描方案,ThingsBoard用户可以轻松实现设备的便捷认领。这种方案特别适合现场部署场景,技术人员可以预先配置好设备,终端用户只需简单扫描即可完成设备认领,大大简化了物联网设备的部署流程。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.18 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
325
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492