Design of multi-mode intelligent system architecture for surface defect detection of steel based on cloud technology
6.5
来源：
Nature
关键字：
digital twin
发布时间：
2025-11-13 23:44
摘要：
本研究提出了一种基于云技术的多模态智能系统架构，旨在实现钢材表面缺陷的自动检测与实时监控。该系统结合了边缘计算、云计算和移动计算技术，通过先进的深度学习算法，显著提高了工业大数据的处理效率和分析精度。研究中优化了YOLOv5算法，设计了微服务架构和分布式消息队列系统，确保了系统的高可用性和动态可扩展性。实验结果表明，该系统在检测准确率、召回率和处理速度等关键指标上均优于现有方法，为钢铁行业的智能化转型提供了可行的技术解决方案。
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关键证据
研究提出了一种基于云技术的多模态智能系统架构，用于钢材表面缺陷的自动检测与监控。
系统在自建的大规模钢材缺陷数据集上表现出良好的性能。
该系统的设计显著提升了钢材表面缺陷检测的效率和准确性。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究提出了一种基于云技术的多模态智能系统架构，旨在实现钢材表面缺陷的自动检测与实时监控。该系统结合了边缘计算、云计算和移动计算技术，通过先进的深度学习算法，显著提高了工业大数据的处理效率和分析精度。研究中优化了YOLOv5算法，设计了微服务架构和分布式消息队列系统，确保了系统的高可用性和动态可扩展性。实验结果表明，该系统在检测准确率、召回率和处理速度等关键指标上均优于现有方法，为钢铁行业的智能化转型提供了可行的技术解决方案。