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本发明公开了一种基于图像检测识别的标准质量检测管理平台，涉及质量检测技术领域，本发明通过机器学习、深度学习和图像处理技术，自动执行质量检测和问题识别任务，无需大量的人工干预，自动标记模块采用Mask R‑CNN训练图像分割模型，实现了对图像中缺陷和问题区域的自动标记，使得质量检测变得更加高效、准确，减轻了操作人员的负担，图计算引擎模块在云计算中心和边缘计算节点上进行实时分析，识别质量问题和异常情况，减少了生产中断和资源浪费，同时通过长短时记忆网络LSTM，根据历史数据和当前状态进行质量问题的预测，生产线上的潜在问题可以被提前识别和解决，避免了质量问题扩大化和生产中断。