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云边协同环境下基于ＹＯＬＯｖ８的瑕疵检测和分析系统设计

王玥

【摘要】针对工业互联网中边缘设备算力有限、网络不稳定导致检测任务实时性与精度难以协同的问题，本文设计并实现了一种云边协同的工业产品瑕疵检测与分析系统。系统采用“ 云—边—端” 协同架构，基于边缘侧部署轻量化目标检测算法第８版

（ＹＯＬＯｖ８）检测模型，通过ＴｅｎｓｏｒＲＴ推理优化器与多线程调度实现高效推理；在云侧利用图形处理器（ＧＰＵ）云服务器运行高精度实例分割模型，提供精细化分析能力；云边之间通过消息队列遥测传输（ＭＱＴＴ）协议实现低延迟、高可靠的通信与任务调度。实验基于ＭＶＴｅｃ异常检测数据集（ＭＶＴｅｃＡＤ）金属螺母数据集，结果表明：通过动态置信度阈值进行协同推理（如阈值设为０. ７），系统总时延较全云处理降低约３６.１％，在确保检测精度的同时显著提升响应效率与资源利用率。该系统为工业瑕疵检测提供了一种可行、高效的云边协同解决方案，并具备向自适应推理与跨场景联邦学习扩展的应用潜力。

【关键字】 云边协同；ＹＯＬＯｖ８；工业互联网

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