在我设计的基于深度学习技术的电缆缺陷检测系统中，采用了改进的YOLOv5算法作为主要的识别和检测技术。这个系统是一个典型的前后端分离的Java Web应用，其中前端使用VUE框架构建，后端则基于SpringBoot框架和MySQL数据库实现，同时，我使用Redis实现验证码的功能，提升了系统的安全性。

系统设计的主要创新和挑战在于将深度学习算法的处理部分集成到网站中。为解决这个问题，我采用了基于Socket通信的解决方案，设定一个共同的IP地址和端口，构建了一个通道，使得Java Web程序和Python服务器能够通过这个通道进行高效的双向通信。

在后端，SpringBoot应用负责处理用户请求，管理用户数据，以及与Python服务器进行交互。一旦接收到一个电缆缺陷检测请求，后端应用就会通过设定的Socket通道将请求的相关数据发送到Python服务器。

在Python服务器端，一旦接收到来自Java Web应用的请求，就会启动YOLOv5算法进行电缆缺陷的检测。检测完成后，Python服务器将结果返回给Java Web应用，后端应用再将结果返回给前端，最后前端将检测结果展示给用户。

整个系统的设计和实现都遵循了模块化和解耦的原则，使得每个部分都能够独立进行开发和测试，同时也方便了后期的维护和扩展。通过这个项目，我提升了我的系统设计和编程能力，也获得了宝贵的跨领域协作和技术集成的经验。