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申请/专利权人：佛山慧谷科技股份有限公司

摘要：本发明涉及石材加工技术领域，尤其涉及一种石材质量检测系统及方法，其方法包括以下步骤：S1、建立WebSocket通讯连接；S2、接收客户端实时拍摄的板材图像；S3、对板材图像进行板材缺陷的识别与自动标注，得到识别图像；S4、对识别图像进行板材缺陷的复核与手动标注，得到标注图像；S5、对表单进行板材缺陷信息填写，得到表单信息；S6、将表单信息与板材图像进行绑定，生成质检表格，一同存储于数据单元中，并基于WebSocket连接将标注图像反馈发送至客户端。本发明不仅减少人工成本，而且能够提高质检效率和准确性。

主权项：1.一种石材质量检测系统，其特征在于：包括多个客户端和单个服务器端；所述多个客户端和单个服务器端通过WebSocket进行通讯连接；所述客户端包括：采集单元，用于采集板材图像；发送单元，用于将板材图像发送至服务端；显示单元，用于显示标注图像；所述服务端包括：接收单元，用于接收板材图像；录入表单，用于录入表单；识别单元，用于对板材图像进行板材缺陷的识别与自动标注，得到识别图像；其中，识别图像上包括板材缺陷的定位、标记、分类和数量统计，板材缺陷包括气孔、色斑、色差和裂纹；标注单元，用于对识别图像进行板材缺陷的复核与手动标注，得到标注图像；其中，标注图像包括复核并修改后的板材缺陷的定位、标记、分类和数量统计；填写单元，用于对表单进行板材缺陷信息填写，得到表单信息；绑定单元，用于将表单信息与板材图像进行绑定，生成质检表格；数据单元，用于存储质检表格；反馈单元，用于将标注图像反馈发送至客户端；其中，所述识别单元包括：数据收集子单元，用于收集大量的石英石图像，包括正常图像和带有各种缺陷的图像，并对带有各种缺陷的图像进行人工标注，获得人工标注图像，所述人工标注的类别为：气孔、色斑、色差和裂纹；预处理子单元，用于对正常图像和人工标注图像进行预处理，获得预处理图像，包括尺寸调整、归一化、去噪和增强操作；模型训练子单元，用于采用深度学习框架和卷积神经网络建立缺陷检测模型，并采用预处理图像进行训练，获得训练完成的缺陷检测模型；缺陷检测子单元，用于采用训练完成的缺陷检测模型对石英石图像进行板材缺陷识别，获得初次识别图像；后处理子单元，用于对初次识别图像进行后处理，获得识别图像，其中后处理包括板材缺陷的定位、标记、分类和数量统计；性能评估子单元，用于评估缺陷检测模型的评估指标是否达标，若达标则输出完成训练和测试的缺陷检测模型；若未达标则重复训练缺陷检测模型；其中评估指标包括准确率、召回率和F1分数；所述填写单元包括：第一生成子单元，用于识别表单信息上的板材信息，绑定工单编号，生成唯一标识；第二生成子单元，用于判断标注图像上的板材缺陷标注是否落入预设的板材等级，生成第一判断结果；第三生成子单元，用于通过预设的板材等级，选择相应的处理方式，生成第二判断结果；第四生成子单元，用于根据唯一标识、第一判断结果和第二判断结果，得到表单信息。

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