[发明专利]基于深度学习和机器视觉的端云协同缺陷打标系统及方法

权利要求书

1.一种基于深度学习和机器视觉的端云协同缺陷打标系统，其特征在于，包括用户终端、前端系统、后端系统，其中前端系统和后端系统均部署在云端服务器；

所述用户终端用于向用户提供可操作界面和人机交互接口；

所述前端系统用于支持用户终端，向用户提供该端云协同缺陷检测系统中各种可视化操作界面；

所述后端系统用于获取用户从可视化操作界面输入的待打标图片，然后完成缺陷信息打标，并将检查结果返回给可视化操作界面；同时，存储带有样品缺陷的图片和用户信息，以及封装好的机器视觉算子库。

2.根据权利要求1所述的基于深度学习和机器视觉的端云协同缺陷打标系统，其特征在于，所述后端系统包括后台服务器和储服务器，后台服务器用于从前台服务器获取用户从所述可视化操作界面输入的待打标图片，然后自动调用其中的打标方法完成缺陷信息打标，并将检查结果返回给所述可视化操作界面；储服务器是数据库系统，用于存储带有样品缺陷的图片和用户。

3.根据权利要求2所述的基于深度学习和机器视觉的端云协同缺陷打标系统，其特征在于，所述后台服务器部署了进行材料缺陷打标的功能模块，对于输入的的带有缺陷的样品图片，首先调用先前训练好的深度学习中的图片分类算法模型，按缺陷类型进行图片分类，以此来判断该样品包含哪种或哪几种缺陷，进而再自动调用已经写好的与上一步分类结果相对应的机器视觉缺陷检测算子，来完成样品图片缺陷的精准打标，并将结果自动保存在相应文件夹，同时将打标完的带有样品缺陷的图片返回给可视化操作界面。

4.根据权利要求3所述的基于深度学习和机器视觉的端云协同缺陷打标系统，其特征在于，所述数据库系统包括的表格有：

a.用户表，存储用户个人信息数据，包括：用户ID、用户名称、用户密码、用户创建时间、用户更新时间、用户电话、用户邮箱；

b.权限表，存储系统操作的不同权限的相关信息数据，记录用户ID及用户ID所对应权限，包括：权限ID、权限名、权限创建时间、权限更新时间；

c.缺陷类型表，记录样品缺陷的信息数据，包括：缺陷类型ID、缺陷类型名；

d.缺陷图片表，记录缺陷图片的信息数据，包括图片ID、图片名、基本类型、图片类型、原始URL、坐标点x1、坐标点x2、坐标点y1、坐标点y2。

5.根据权利要求4所述的基于深度学习和机器视觉的端云协同缺陷打标系统，其特征在于，所述前端系统根据用户权限的不同，分为首页显示模块、后台管理显示模块、平台功能显示模块；首页展示模块：用于创建前端系统中关于首页的所有视图对象和控制对象，并通过分页插件显示于用户终端的可编辑界面；后台管理展示模块：用于创建前端系统中关于后台管理的所有视图对象和控制对象，并通过分页插件显示于用户终端的可编辑界面；平台功能显示模块：用于创建前端系统中关于图像缺陷检测功能的所有视图对象和控制对象，并通过分页插件显示于用户终端的可编辑界面。

6.根据权利要求5所述的基于深度学习和机器视觉的端云协同缺陷打标系统，其特征在于，所述后端系统还包括与后台服务器连接的：

缺陷自打标功能模块，用于获取前端系统传过来的待打标样品图片和相关信息，首先通过调用已经训练好的深度学习中的图片分类模型，按缺陷类型进行图片分类，以此判断该待打标图片中的缺陷属于哪几类，然后在机器视觉算子库中自动调用已经封装好的与分类结果相匹配的检测算子；

算子库功能模块，算子库中包含了不同的基于机器视觉的缺陷检测算子，并且该算子库是可动态调整的，用户在获取相应权限后，可以根据需要对库中的算子进行更新或增删操作；

用户管理模块，用于处理用户的相关业务。