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记录基于ARM的铝片缺陷检测项目的经历（一） 文章目录记录基于ARM的铝片缺陷检测项目的经历（一）前言缺陷检测模型的训练 前言 这个项目是今年中国服务外包大赛的赛题 要求可以通过客户端界面，选择待检测的缺陷图片，通过点击提交检测按钮，图片自动上传至开发板端进行推理，推理结果会显示在界面上。可快速检测如针孔、擦伤、褶皱、脏物之类的缺陷，以及显示缺陷的位置、识别率以及推理时间等信息。 分析一下比赛的要求： 我们首先要利用官方提供的数据集，选择一个合适的模型进行训练，如果直接利用数据集对模型进步训练的话

记录基于ARM的铝片缺陷检测项目的经历（二） 文章目录 记录基于ARM的铝片缺陷检测项目的经历（二） 利用flask框架搭建微型服务器一、接收客户端上传的图片 前一节已经将模型训练完毕了，接下来就是前后端的搭建和数据传输 利用flask框架搭建微型服务器 语言：python3.8 框架：Flask ( version == 2.1.2 ) 测试平台：window10