https://www.gitpp.com/gaokao/projects06250090104
此项目已经落地多个工业真实场景
开源出来，以推动中国工业检测的发展，希望大家能做更多真实项目，迎接工业检测的GPT detectGPT 开源
概要介绍：
“一机多端”架构（工控机、展示前端、处理后端、模型预测端），多平台（JAVA前端、Web端、小程序端），多功能（智能监测、报表分析、数据展示、溯源报警），全配套（工控机、可视化大屏、移动小程序），提高了操作人员和管理人员的工作效率。
国产深度学习框架的元器件质量智能监测系统开源项目解析
项目概述
该项目是一款基于深度学习框架和先进目标检测算法的元器件件质量智能监测系统，旨在通过智能化手段提升工业检测的效率和准确性。系统采用“一机多端”架构，支持多平台访问，具备智能监测、报表分析、数据展示、溯源报警等多种功能，并已成功落地多个工业真实场景。
技术亮点
- 深度学习框架
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采用深度学习框架，支持自主可控的技术发展。 -
集成先进的目标检测算法，提升检测准确性和效率。 - 模型与后端互联
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通过Flask框架实现模型端与后端的通信，确保检测结果的实时传输。 -
支持局域网内多设备互联，方便系统部署和管理。 - 前后端分离设计
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后端采用Spring Boot框架，提供稳定的业务逻辑处理。 -
前端采用Vue.js框架，实现响应式界面和良好的用户体验。 - 数据库支持
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使用MySQL数据库存储检测数据和系统配置信息。 -
提供完善的数据库部署脚本，方便快速搭建系统环境。
核心架构与功能
- “一机多端”架构
- 工控机
：负责数据采集和初步处理。 - 展示前端
：提供可视化界面，支持数据展示和操作交互。 - 处理后端
：负责业务逻辑处理和数据存储。 - 模型预测端
：集成深度学习模型，实现元件质量的智能检测。 - 多平台支持
- Java前端
：提供稳定的桌面应用界面。 - Web端
：支持浏览器访问，方便远程管理和监控。 - 小程序端
：提供移动端访问能力，支持现场实时查看检测结果。 - 多功能集成
- 智能监测
：通过目标检测算法实时监测元件质量，识别缺陷和异常。 - 报表分析
：生成检测报表，支持数据统计和分析。 - 数据展示
：以图表、表格等形式展示检测数据，便于直观理解。 - 溯源报警
：记录检测历史，支持问题溯源，并在发现异常时及时报警。 - 全配套解决方案
- 工控机
：部署在生产线，实时采集和处理数据。 - 可视化大屏
：展示检测结果和关键指标，提升管理效率。 - 移动小程序
：方便现场人员随时查看检测数据和接收报警信息。
部署与使用指南
- 数据库环境部署
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使用MySQL 8.0，按顺序执行建表语句和测试数据脚本。 - 后端部署
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使用OpenJDK 17.0.1和Maven 3.6.3。 -
修改 application.yaml文件中的数据库连接信息。 -
运行主类 DetecGPTApplication.java启动后端服务。 - 前端部署
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使用Node.js v18.17.1和npm 9.6.7。 -
在前端目录下执行 npm install安装依赖。 -
确保后端服务已启动，执行 npm run serve启动前端服务。 - 模型端部署
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创建Anaconda虚拟环境，安装Python 3.8。 -
安装ultralytics和Flask库。 -
运行检测代码中的 main.py启动模型服务。 - 模型与后端互联
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确保模型端和后端在同一局域网下。 -
修改后端配置文件中的模型端IP地址。 -
运行后端和模型端，测试连接并开始检测。
应用价值
- 提升检测效率
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通过智能化手段减少人工检测工作量，提高检测速度。 -
实时监测和报警功能确保问题及时发现和处理。 - 降低检测成本
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减少人工检测的人力成本和时间成本。 -
通过数据分析和报表生成优化生产流程，降低次品率。 - 推动工业检测技术发展
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开源项目促进技术交流和合作，推动工业检测技术的创新。 -
支持国产深度学习框架的应用和发展，提升自主可控能力。 - 提升管理水平
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可视化大屏和移动小程序提供便捷的管理和监控手段。 -
数据展示和报表分析功能支持决策优化和问题溯源。
总结
该元件质量智能监测系统开源项目通过集成国产深度学习框架和先进目标检测算法，为工业检测提供了智能化解决方案。项目功能丰富、技术先进、部署便捷，已成功落地多个工业场景。开源项目旨在推动中国工业检测技术的发展，鼓励更多真实项目的落地，为工业智能化升级贡献力量。
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此项目已经落地多个工业真实场景
开源出来，以推动中国工业检测的发展，希望大家能做更多真实项目，迎接工业检测的GPT detectGPT 开源
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