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龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利一种基于机器视觉与深度学习耦合算法的实时监测方法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：CN115456965B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202211027538.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器视觉与深度学习耦合算法的实时监测方法是由张华;沙伟;吴杰;张与超设计研发完成，并于2022-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉与深度学习耦合算法的实时监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉与深度学习耦合算法的实时监测方法；该方法包括以下步骤：1、激光器发射激光束，在筒纱端面上留下光斑。同时，RGB‑D摄像机发生转动，在不同的俯仰角下采集筒纱的RGB图像和深度图。2、对不同俯仰角下拍摄得到的RGB图像和深度图像进行图像处理，获得图像中光斑中心及各筒纱中心的深度值，并提取出各筒纱及其线轴的轮廓。3、计算视觉测量的筒纱边距；4、计算深度学习的筒纱边距；5、融合视觉测量的筒纱边距与视觉测量的筒纱边距。本发明采集不同视角下的RGB图像和深度图像；然后对这些所采集的图像分别采用计算机视觉方法测量各个筒纱端面边距，并取平均值，能够有效地减少线卷边距的跳动误差。

本发明授权一种基于机器视觉与深度学习耦合算法的实时监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉与深度学习耦合算法的实时监测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1、在装有筒纱的支架上方布置倾斜朝下的激光器以及俯仰角由动力元件调节的RGB-D摄像机4；RGB-D摄像机4的镜头轴线与激光器3的轴线在同一竖直平面内；激光器发射激光束，在筒纱2端面上留下光斑；同时，RGB-D摄像机4发生转动，在不同的俯仰角下采集筒纱的RGB图像和深度图； 步骤2、对不同俯仰角下拍摄得到的RGB图像和深度图像进行图像处理，获得图像中光斑中心及各筒纱2中心的深度值，并提取出各筒纱2及其线轴的轮廓； 步骤3、计算光斑到激光器3的距离LAP和光斑到RGB-D摄像机4的距离LPB如下： 其中，LAB为激光器3与RGB-D摄像机4的距离；LPC为光斑中心的深度值，θ为激光器的俯仰角； 计算RGB图像中心与光斑中心的距离LOP如下： 其中，LOB为RGB图像中心的深度值；β为光斑中心至RGB成像镜头光学中心的连线与激光器至RGB成像镜头光学中心的连线之间夹角； θ与β满足如下关系式： 构建筒纱2的边距li的表达式如下： 其中，lO'P'为RGB图像中心与光斑中心的像素距离；d1为线轴的像素直径；d2为筒纱2的像素直径； 取不同俯仰角下拍摄图像计算出的边距li的平均值，作为视觉测量的筒纱边距ls； 步骤4、利用经过训练的深度卷积神经网络识别筒纱边距，得到深度学习的筒纱边距ln； 步骤5、融合视觉测量的筒纱边距ls与深度学习的筒纱边距ln，构建融合的筒纱边距lr如下： lr＝kls+ln1-k 其中，k为权重系数，其表达式为： 其中，lmax表示筒纱的最大边距。

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