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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种面向边缘设备的手机玻璃盖板视觉检测优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119559122B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411494556.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种面向边缘设备的手机玻璃盖板视觉检测优化方法及系统是由杨镇首;徐雍;饶红霞;刘畅;吕伟俊设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向边缘设备的手机玻璃盖板视觉检测优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及手机玻璃盖板缺陷视觉检查技术领域，尤其涉及一种面向边缘设备的手机玻璃盖板视觉检测优化方法及系统，其先根据目标边缘设备的性能信息建立学生模型，再根据多种目标缺陷的差异确定目标蒸馏温度，基于目标蒸馏温度对预设教师模型进行知识蒸馏并训练学生模型，得到训练后的学生模型，最后将训练后的学生模型部署于目标边缘性能设备中。相比于现有技术，本发明根据目标边缘设备的性能信息建立符合其运算能力的学生模型，然后通过知识蒸馏技术训练学生模型使其接近预设教师模型的性能，并在蒸馏过程中根据多种目标缺陷的差异控制知识蒸馏时的温度，解决了如何将手机玻璃盖板的深度学习机器视觉检测模型部署于边缘设备的问题。

本发明授权一种面向边缘设备的手机玻璃盖板视觉检测优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向边缘设备的手机玻璃盖板视觉检测优化方法，其特征在于，包括： 获取目标边缘设备的性能信息以及多种目标缺陷的缺陷信息； 根据性能信息，建立学生模型； 获取预设教师模型以及预设训练数据，其中，预设教师模型和学生模型均为基于图像检测手机玻璃盖板缺陷的神经网络模型； 根据多种缺陷信息表征的多种目标缺陷的差异，确定目标蒸馏温度； 基于目标蒸馏温度，根据预设训练数据对预设教师模型进行知识蒸馏并训练学生模型，得到训练后的学生模型； 将训练后的学生模型部署于目标边缘性能设备中； 其中，基于目标蒸馏温度，根据预设训练数据对预设教师模型进行知识蒸馏并训练学生模型，得到训练后的学生模型，包括： 获取历史应用模型，历史应用模型为过去实际应用过的基于图像检测手机玻璃盖板缺陷的神经网络模型； 基于目标蒸馏温度，建立预设教师模型和学生模型之间的第一重构损失函数； 基于目标蒸馏温度，建立历史应用模型和学生模型之间的第二重构损失函数； 建立学生模型的监督损失函数； 根据第一重构损失函数、第二重构损失函数和监督损失函数，建立目标损失函数； 基于目标损失函数，根据预设训练数据对学生模型进行训练，得到训练后的学生模型； 其中，根据第一重构损失函数、第二重构损失函数和监督损失函数，建立目标损失函数，包括： 统计历史应用模型和学生模型所需要识别的缺陷的种类重合度； 根据种类重合度，确定权重调整参数，权重调整系数用于调整第二重构损失函数对目标损失函数的影响比重； 根据预设权重和权重调整系数，建立目标损失函数； 其中，目标损失函数为： ； 其中，为目标损失函数，为第一重构损失函数，为第二重构损失函数，为监督损失函数，和分别为不同的预设权重，为权重调整参数，种类重合度所表征的重合程度和权重调整参数成反比，种类重合度取最大值时，权重调整参数为零。

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