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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于云服务的图像缺陷检测系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115100124B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210663412.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于云服务的图像缺陷检测系统是由吴宗泽;梁晓沣;魏聪;龚文超;任志刚;黄梓豪;刘臻铭;郭马萨迪;郑杰;周坤设计研发完成，并于2022-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云服务的图像缺陷检测系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于云服务的图像缺陷检测系统，涉及图像检测的技术领域，解决了当前综合在中央处理器上进行图像缺陷检测的方式检测速度慢、效率低，无法满足多个用户对缺陷图像检测的问题，客户端用于多个用户上传待检测图像，多个用户能够在客户端的请求端口发出缺陷检测的请求指令，并将若干个图像缺陷检测模型部署于云服务器上，然后根据用户需求对其训练，每一个图像缺陷检测模型均匹配有相应的图像缺陷检测功能和监听端口，对图像缺陷检测模型进行调用预处理，再利用监听端口监听客户端，保证部署于云服务器上的图像缺陷检测模型被调用的准确性，实现检测速度快，效率高，实现多个用户的高并发图像缺陷检测。

本发明授权一种基于云服务的图像缺陷检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于云服务的图像缺陷检测系统，其特征在于，所述系统包括： 客户端，用于多个用户上传待检测图像，客户端上设有请求端口； 若干个图像缺陷检测模型，部署于云服务器上，用于检测待检测图像的缺陷，每一个图像缺陷检测模型均匹配有相应的图像缺陷检测功能； 训练判断模块，部署于云服务器上，用于判断图像缺陷检测模型是否需要训练，若是，则利用云服务器的GPU集群，对需要训练的图像缺陷检测模型进行在线训练，获得训练好的图像缺陷检测模型，训练好的图像缺陷检测模型等待调用预处理；否则，对不需要训练的图像缺陷检测模型进行调用预处理；调用预处理是指对训练好的图像缺陷检测模型或不需要训练的图像缺陷检测模型进行监听准备，将训练好的图像缺陷检测模型或不需要训练的图像缺陷检测模型的监听端口部署在云服务器上监听客户端的请求端口，基于IO多路复用技术eventpoll，主动查询已经安全登录客户端的用户是否上传了待检测图像，将预进行缺陷检测的请求指令主动发送到云服务器上的handler接口，并分配到不同的处理线程中处理，处理线程分为One-Stage第一线程和Two-Stage第二线程，两条线程中含有不同的协程，每个协程分别代表一个图像缺陷检测模型，用户上传的待检测图像按顺序存储于处理队列中，并按一定顺序被缺陷检测，不同协程之间能互相跳转； 对需要训练的图像缺陷检测模型进行在线训练的具体步骤包括： S1.获取一定数量的图像样本，组成图像数据集； S2.标注每一个图像样本的缺陷位置的真实边界框，得到分别对应于每一个图像样本的图像标注样本； S3.对图像数据集进行预处理，将图像数据集中的图像样本对应的图像标注样本划分为训练集、验证集和测试集； S4.将训练集中的图像标注样本输入需要训练的图像缺陷检测模型，图像缺陷检测模型经过训练集中的图像标注样本的n轮训练，再采用损失函数衡量该图像缺陷检测模型训练的效果； S5.在客户端调节图像缺陷检测模型的超参数，将验证集中的图像标注样本输入训练过程中的图像缺陷检测模型，生成图像标注样本的检测框，再利用验证集对训练过程中的图像缺陷检测模型进行评估，输出检测框和真实边界框的交集与检测框和真实边界框的并集之比，即交并比IOU，判断交并比IOU是否大于第一阈值，若是，则固定得到该交并比IOU结果的超参数，执行步骤S6；否则，返回S4； S6.将测试集输入训练过程中的图像缺陷检测模型，根据输出结果得到衡量检测精度的均值平均精度mAP，设定第二阈值，判断均值平均精度mAP是否大于第二阈值，若是，则输出该图像缺陷检测模型；否则，返回步骤S4； 请求传输模块，每一个图像缺陷检测模型均设有监听端口，用户根据缺陷检测需求，选择对应的图像缺陷检测模型进行调用，并通过客户端的请求端口发出缺陷检测的请求指令至监听端口； 监听判断模块，用于利用了IO多路复用的技术eventpoll，时刻主动监听客户端是否传入了照片，判断图像缺陷检测模型的监听端口是否接收到客户端的请求端口发出缺陷检测的请求指令，若是，则监听成功，采用Socket通信连接技术，图像缺陷检测模型与客户端相互通信，被调用的图像缺陷检测模型对待检测图像进行图像缺陷检测处理；否则，继续监听； 分析模块，用于分析图像缺陷检测处理的结果，并将结果传输至客户端。

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