典型文献
基于云-边缘协同计算的表面缺陷检测系统研究
文献摘要：
基于现有表面缺陷检测系统所存在的实时检测难、硬件要求高等问题,提出一种基于云计算与边缘协同计算的表面缺陷检测系统.将轻量化改进后的YOLOv4缺陷检测算法模型部署到边缘端嵌入式设备中,在边缘端完成对表面缺陷的检测,并在边缘端和云端设备部署KubeEdge框架进行通信和管理.通过案例验证该系统不仅能够满足检测实时性的要求,还能够提取缺陷检测关键信息,同时便于部署在价格低廉的嵌入式设备.
文献关键词：
云计算;边缘计算;表面缺陷检测;深度学习算法
中图分类号：
作者姓名：
梁程;薛建彬
作者机构：
南京航空航天大学机电学院,江苏南京210016
文献出处：
引用格式：
[1]梁程;薛建彬-.基于云-边缘协同计算的表面缺陷检测系统研究)[J].机械与电子,2022(02):65-70
A类：
B类：
边缘协同,协同计算,表面缺陷检测,实时检测,YOLOv4,检测算法,算法模型,模型部署,边缘端,嵌入式设备,云端,端设备,设备部,KubeEdge,关键信息,价格低廉,边缘计算,深度学习算法
AB值：
0.324791
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
