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龙图腾网获悉江苏嘉通能源有限公司申请的专利一种基于视觉图像的涤纶面料缺陷检测方法及系统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：CN119648691B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510152902.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于视觉图像的涤纶面料缺陷检测方法及系统是由范仁忠;沈海强;沈良华设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉图像的涤纶面料缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉图像的涤纶面料缺陷检测方法及系统，涉及面料检测领域，该方法包括：获取涤纶面料的多尺度特征图；生成每个关键工序的变化轨迹特征；利用卷积神经网络从涤纶面料的多尺度特征图中提取整合后的特征，并结合每个关键工序的变化轨迹特征，构建多粒度特征矩阵；基于联邦学习和随机森林技术，对多粒度特征矩阵中每个特征进行重要性综合评分，并根据重要性综合评分进行特征筛选，得到涤纶面料缺陷识别输入特征；通过神经网络对涤纶面料缺陷识别输入特征进行评分预测，识别潜在的涤纶面料缺陷区域。本发明提升涤纶面料缺陷检测的准确性和鲁棒性，且具有数据隐私保护与多源信息整合的优势。

本发明授权一种基于视觉图像的涤纶面料缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉图像的涤纶面料缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括：S1、基于多层次扩张卷积结构对标准化涤纶面料图像进行多尺度分析，得到涤纶面料的多尺度特征图；S2、获取涤纶面料在生产过程中各关键工序的特征变化，生成每个关键工序的变化轨迹特征；S3、利用卷积神经网络从涤纶面料的多尺度特征图中提取整合后的特征，并结合每个关键工序的变化轨迹特征，构建多粒度特征矩阵；S4、基于联邦学习和随机森林技术，对多粒度特征矩阵中每个特征进行重要性综合评分，并根据重要性综合评分进行特征筛选，得到涤纶面料缺陷识别输入特征；S5、通过神经网络对涤纶面料缺陷识别输入特征进行评分预测，识别潜在的涤纶面料缺陷区域；所述基于多层次扩张卷积结构对标准化涤纶面料图像进行多尺度分析，得到涤纶面料的多尺度特征图包括：将标准化的涤纶面料图像分割成若干的图像块，并设计多层次的扩张卷积层，每个层次具有不同的扩张率，形成具有不同感受野的卷积层；对标准化图像依次通过具有不同感受野的卷积层，提取每个层次下的特征图；将每个层次下的特征图通过采样操作调整到相同大小，并进行加权融合，获得涤纶面料的多尺度特征图。

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