[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在审
| 申请号： | 202210417742.9 | 申请日： | 2022-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN114841935A | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 吴宗泽;龚文超 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06F3/0481 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 禹小明 |
| 地址： | 510090 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种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，该系统采用端云协同的部署模式，将前端系统和后端系统均部署在云端服务器上，用户使用时无需下载安装打标软件，也无需安装机器视觉算法库以及配置其环境变量；只需要打开系统所配套的终端可视化界面，比如网页，即可在视化界面中发起打标请求，并上传待打标样品图片，云端程序接收后便会对样品图片进行缺陷信息打标，并且返回带有缺陷打标信息的结果图给用户；解决了人工打标的局限性。同时，将打标算法运行于服务器端，采用端云协同的部署模式，来解决传统软件使用起来安装复杂的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 机器 视觉 协同 缺陷 系统 方法 | ||
【主权项】：
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