fix: EasyOCR内存不足时强制CPU模式，避免CUDA加载导致系统冻结

- monitor.py: 内存阈值从2GB提高到3GB，CUDA加载torch需要大量内存
- easyocr_worker.py: 新增物理内存预检（3GB阈值），不足时强制CPU模式
- easyocr_worker.py: _init_reader()再次检查物理内存，双重保障
- 改进错误日志：记录内存详细信息（总量、使用率）
- 解决：内存不足时仍加载CUDA导致电脑冻结的问题

easyocr_worker.py

@@ -97,8 +97,27 @@ try:
     os.environ.setdefault("OMP_NUM_THREADS", "1")
     os.environ.setdefault("MKL_NUM_THREADS", "1")
 
-    # ── 预检：虚拟内存是否足够加载 CUDA 库（cufft64_11.dll ~800MB） ──
+    # ── 预检：物理内存+虚拟内存是否足够加载 CUDA 库 ──
     _vm = _get_virtual_memory_info()
+    # 检查物理内存：CUDA加载需要足够物理内存，否则会使用页面文件导致冻结
+    try:
+        import psutil
+        _mem = psutil.virtual_memory()
+        _avail_phys_gb = _mem.available / (1024**3)
+        if _avail_phys_gb < 3.0:
+            _msg = (
+                f"物理内存不足: 剩余{_avail_phys_gb:.1f}GB"
+                f"(总计{_mem.total / (1024**3):.1f}GB，使用{_mem.percent}%)"
+                f"，CUDA加载需要≥3GB物理内存"
+            )
+            _write_crash_log(f"{datetime.now()} [easyocr_worker] 物理内存预检失败: {_msg}")
+            # 设置环境变量强制CPU模式，而不是直接退出
+            os.environ["EASYOCR_FORCE_CPU"] = "1"
+            sys.stderr.write(f"[easyocr_worker] ⚠️ {_msg}，降级CPU模式\n")
+            sys.stderr.flush()
+    except Exception:
+        pass  # psutil不可用时不阻断
+    # 检查页面文件：虚拟内存不足时直接退出（无法运行）
     if _vm and _vm.get("avail_pagefile_gb", 99) < 2.0:
         _msg = (
             f"页面文件不足: 剩余{_vm.get('avail_pagefile_gb', '?')}GB"
@@ -132,10 +151,28 @@ except Exception as e:
 
 def _init_reader():
     """初始化 EasyOCR reader（GPU 优先，父进程可强制 CPU）。"""
+    # 先检查环境变量是否强制CPU
+    _force_cpu = os.environ.get("EASYOCR_FORCE_CPU") == "1"
+    
+    # 再次检查物理内存：加载torch+CUDA需要大量内存，内存不足时强制CPU
+    if not _force_cpu:
+        try:
+            import psutil
+            _mem = psutil.virtual_memory()
+            _avail_phys_gb = _mem.available / (1024**3)
+            if _avail_phys_gb < 3.0:
+                _force_cpu = True
+                sys.stderr.write(
+                    f"[easyocr_worker] ⚠️ 物理内存不足(剩余{_avail_phys_gb:.1f}GB)，"
+                    f"强制CPU模式（避免CUDA加载导致冻结）\n"
+                )
+                sys.stderr.flush()
+        except Exception:
+            pass  # psutil不可用时不阻断
+    
     try:
         import torch
         # 父进程 EASYOCR_FORCE_CPU=1 → 强制 CPU（显存反复 OOM 时降级，防冻结）
-        _force_cpu = os.environ.get("EASYOCR_FORCE_CPU") == "1"
         use_gpu = (not _force_cpu) and torch.cuda.is_available()
         if use_gpu:
             # CUDA 健康检查：尝试创建一个小张量，避免驱动/显存问题导致后续崩溃

monitor.py

@@ -1424,19 +1424,21 @@ class MessageMonitor:
             # ⭐ EASYOCR_WORKER=1: 让 main.py 检测到 worker 模式，跳过 GUI 初始化
             _worker_env["EASYOCR_WORKER"] = "1"
             
-            # 内存检测：可用内存 < 2GB 时强制CPU模式，防止OOM崩溃
+            # 内存检测：可用内存 < 3GB 时强制CPU模式，防止CUDA加载导致冻结
+            # CUDA加载torch需要大量内存，物理内存不足时强制使用页面文件会导致系统冻结
             try:
                 mem = psutil.virtual_memory()
                 available_gb = mem.available / (1024**3)
-                if available_gb < 2.0:
+                if available_gb < 3.0:
                     _worker_env["EASYOCR_FORCE_CPU"] = "1"
-                    logger.warning(f"[ocr] 可用内存不足({available_gb:.1f}GB)，EasyOCR 子进程强制CPU模式")
+                    logger.warning(f"[ocr] 可用内存不足({available_gb:.1f}GB/总{mem.total / (1024**3):.1f}GB，"
+                                   f"使用{mem.percent}%)，EasyOCR 子进程强制CPU模式（避免CUDA加载冻结）")
                 elif self._easyocr_cuda_oom_count >= 2:
                     # ⭐ 连续 CUDA OOM/kernel error → 强制 CPU 模式启动（显存不足时防冻结）
                     _worker_env["EASYOCR_FORCE_CPU"] = "1"
                     logger.warning("[ocr] EasyOCR 连续CUDA错误≥2次，本次强制 CPU 模式启动 worker")
-            except Exception:
-                pass  # 获取内存失败不阻断
+            except Exception as e:
+                logger.debug(f"[ocr] 获取内存信息失败({e})，不阻断启动")
             
             self._easyocr_proc = subprocess.Popen(
                 [sys.executable, '-u', worker_path],