[发明专利]一种基于边缘计算技术的质检方法及系统

权利要求书

1.一种基于边缘计算技术的质检方法，包括：

实时拍摄多张待质检产品的质检图片；

将拍摄的多张质检图片传送到边缘服务器中；

利用深度卷积神经网络的机器学习方法对所述多张质检图片进行处理，并结合检验标准对待质检产品的生产质量进行判断；

将待质检产品的生产质量的判断结果进行实时反馈。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述拍摄多张待质检产品的质检图片包括：采用多路摄像机从不同方位拍摄待质检产品的质检图片，拍摄时间由质检系统的开始时间决定，结束拍摄时间由边缘服务器图像处理的需求所决定。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将拍摄的多张质检图片传送到边缘服务器中包括：通过5G微基站的无线链路将拍摄的多张质检图片发送到边缘服务器中。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用深度卷积神经网络的机器学习方法对所述多张质检图片进行处理前包括：获取大量已标注的分类数据集训练深度学习模型，并不断扩大模型训练集，直到深度学习模型在训练集上的分类正确率达到质检系统的精度要求。

5.一种基于边缘计算技术的质检系统，包括：

终端接入设备，用于获取多张待质检产品的质检图片；

交换机，用于将终端设备获取的多张待质检产品的质检图片通过5G微基站发送到边缘服务器中；

边缘服务器，利用深度卷积神经网络的机器学习方法对多张质检图片进行处理，并结合检验标准对待质检产品的生产质量进行判断；

终端显示设备，用于接收边缘服务器的反馈信息，并显示所述反馈信息。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述终端接入设备包括：多个安装有工业级高清摄像头的摄像机；

多路摄像机从不同方位拍摄待质检产品的质检图片，拍摄时间由质检系统的开始时间决定，结束拍摄时间由边缘服务器图像处理的需求所决定。

7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述边缘服务器包括：数据存储服务器和AI分析服务器；

所述数据存储服务器，包含数据服务功能，状态服务功能和告警服务功能；

所述AI分析服务器包括：人工智能图像分析模块的逻辑处理模块。

8.根据权利要求5或7所述的系统，其特征在于，边缘服务器还用于：获取大量已标注的分类数据集训练深度学习模型，并不断扩大模型训练集，直到深度学习模型在训练集上的分类正确率达到质检系统的精度要求。

9.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述反馈信息包括：边缘服务器对待质检产品的生产质量的判断结果。