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龙图腾网获悉深圳市海葵信息技术有限公司申请的专利生产缺陷识别的方法、分布式处理平台、设备及存储介质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：CN115526859B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202211190868.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权生产缺陷识别的方法、分布式处理平台、设备及存储介质是由请求不公布姓名设计研发完成，并于2022-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本生产缺陷识别的方法、分布式处理平台、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及机械加工生产技术领域，本申请实施例提供了一种生产缺陷识别的方法、分布式处理平台、设备及存储介质。该方法包括将当前缺陷检测中缺陷识别失败的生产图像的分类数据与历史训练模型集进行匹配，得到历史模型参数集；对于历史模型参数集中的每一历史模型参数，当预设的分布式训练资源池中不存在对应的空闲的第一训练容器时，将历史模型参数存入预设的资源队列中并根据资源队列对分布式训练资源池进行资源回收处理；在资源回收处理后，从资源队列中提取出历史模型参数并确定对应的第二训练容器以对历史模型参数对应的第一图像模型进行优化，得到生产图像的识别结果。本申请的实施例能在生产过程中，降低对产品的机械漏检概率。

本发明授权生产缺陷识别的方法、分布式处理平台、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种生产缺陷识别的方法，其特征在于，应用于分布式处理平台，所述方法包括： 获取在当前缺陷检测中缺陷识别失败的生产图像的分类数据； 将所述分类数据与历史训练模型集进行匹配，得到历史模型参数集； 对于所述历史模型参数集中的每一历史模型参数，当预设的分布式训练资源池中不存在对应的空闲的第一训练容器时，将所述历史模型参数存入预设的资源队列中并根据所述资源队列对所述分布式训练资源池进行资源回收处理； 在资源回收处理后，从所述资源队列中提取出所述历史模型参数，并在所述分布式训练资源池中确定与所述历史模型参数对应的第二训练容器； 通过所述第二训练容器对所述历史模型参数对应的第一图像模型进行优化，得到第二图像模型； 根据所述生产图像和所述第二图像模型，得到所述生产图像的识别结果； 其中，所述分类数据包括图像质量分类数据；所述资源回收处理是在所述分布式训练资源池中存在与所述资源队列中历史模型参数对应的第三训练容器且所述历史模型参数对应的图像质量分类数据的模型训练资源使用率小于第一预设使用率值的情况下，销毁所述第三训练容器； 其中，当所述历史模型参数对应的模型训练资源使用率大于第二预设使用率值且对应有所述第三训练容器，所述第二训练容器为处于闲置状态的所述第三训练容器或者复制的处于非闲置状态的所述第三训练容器。

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