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龙图腾网获悉贵州大学;贵州省瑞立达科技有限公司申请的专利一种基于云边协同的缺陷检测方法、云端及电子设备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：CN121121442B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511679813.2，技术领域涉及：G06V10/98；该发明授权一种基于云边协同的缺陷检测方法、云端及电子设备是由周予;曾建军;邹赛;马震;余楷;吴冰;杨松;韩云杰;兰英建;伍伟德;焦凯星设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云边协同的缺陷检测方法、云端及电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于云边协同的缺陷检测方法、云端及电子设备，用于提高资源利用率。本申请方法包括：获取边缘端上送的资源状态信息和设备性能信息；根据所述资源状态信息和所述设备性能信息确定所述边缘端的缺陷识别资源信息；根据所述缺陷识别资源信息对本地的完整缺陷识别模型执行轻量化处理，得到目标缺陷识别模型，所述完整缺陷识别模型为基于神经网络的图像识别模型；向所述边缘端发送所述目标缺陷识别模型，以使得所述边缘端通过所述目标缺陷识别模型执行缺陷识别任务。

本发明授权一种基于云边协同的缺陷检测方法、云端及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于云边协同的缺陷检测方法，应用于云端，其特征在于，包括： 获取边缘端上送的资源状态信息和设备性能信息； 根据所述资源状态信息和所述设备性能信息确定所述边缘端的缺陷识别资源信息； 根据所述缺陷识别资源信息对本地的完整缺陷识别模型执行轻量化处理，得到目标缺陷识别模型，所述完整缺陷识别模型为基于神经网络的图像识别模型； 向所述边缘端发送所述目标缺陷识别模型，以使得所述边缘端通过所述目标缺陷识别模型执行缺陷识别任务； 所述根据所述缺陷识别资源信息对本地的完整缺陷识别模型执行轻量化处理之前，所述方法还包括： 获取所述边缘端上送的原始图片、预处理图片和预处理算法，所述预处理图片由所述边缘端根据所述预处理算法处理所述原始图片而得到； 基于所述原始图片和所述预处理图片，分析所述预处理算法在所述边缘端执行的质量评估数据；所述质量评估数据至少包括处理效果指标和或资源消耗指标； 根据所述质量评估数据和预设的优化目标，对所述预处理算法进行优化，生成优化算法；所述优化目标至少包括降低资源消耗； 向所述边缘端发送所述优化算法，以使得所述边缘端根据所述优化算法更新所述预处理算法； 所述根据所述质量评估数据和预设的优化目标，对所述预处理算法进行优化，生成优化算法之后，所述方法还包括： 根据所述优化算法更新所述缺陷识别资源信息； 所述向所述边缘端发送所述目标缺陷识别模型之前，所述方法还包括： 根据所述缺陷识别资源信息创建虚拟机； 根据所述虚拟机和所述预处理图片对所述目标缺陷识别模型进行验证和参数调整。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州大学;贵州省瑞立达科技有限公司，其通讯地址为：550025 贵州省贵阳市花溪区甲秀南路；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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