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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利基于域适应正样本学习模型的无纺布缺陷辨识与定位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：CN116128809B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202211577291.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于域适应正样本学习模型的无纺布缺陷辨识与定位系统是由马杰;张喆设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于域适应正样本学习模型的无纺布缺陷辨识与定位系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于域适应正样本学习模型的无纺布缺陷辨识与定位系统，包括硬件结构和集成软件；硬件结构包括支架支撑的无纺布检测通道，通道下侧的下侧检测光源和下侧检测相机、通道上侧的上侧检测光源和上侧检测相机，通道口的无纺布平整口，以及PLC控制器；PLC控制器连接显示屏和指示灯；集成软件包括传输模块、数据采样模块、异常检测模块和动作执行模块。本发明具有较高的经济性、准确性、快速换产的能力，同时有效应对了无纺布在线检测中，深度学习模型含有异常信息的训练样本不足的问题。还能标识出缺陷位置。

本发明授权基于域适应正样本学习模型的无纺布缺陷辨识与定位系统在权利要求书中公布了：1.一种基于域适应正样本学习模型的无纺布缺陷辨识与定位系统，其特征在于，包括硬件结构和集成软件； 所述硬件结构包括支架支撑的无纺布检测通道，通道下侧的下侧检测光源3和下侧检测相机4、通道上侧的上侧检测光源7和上侧检测相机6，通道口的无纺布平整口2，以及PLC控制器8；PLC控制器8连接显示屏1和指示灯5； 待检测的无纺布由打包好的卷筒中抽出，从无纺布平整口2送入检测区域，无纺布平整口2整理无纺布送入的姿态，确保平整、平行于相机成像面的进入检测区域；在第一个检测区域，系统检测无纺布下侧，下侧检测相机4在下侧检测光源3照明的情况下采集图像；在第二个检测区域，系统检测无纺布上侧，上侧检测相机6在上侧检测光源7照明的情况下采集图像；采集到的图像送入软件程序进行检测，结果实时显示在显示屏1上，同时发送给PLC控制器8，由PLC控制器8控制直接停机并在指示灯5上示警； 所述集成软件包括传输模块、数据采样模块、异常检测模块和动作执行模块；待检测的无纺布由传输模块从打包好的卷筒中抽出，经无纺布平整口2送入检测区域，而后数据采样模块分别采样无纺布上下侧的图像数据，将采集的图像送入异常检测模块，判定是否存在异常，如果存在异常，动作执行模块工作，具体为：PLC控制器8控制传输模块停机，并在指示灯5和显示屏1上示警；如果不存在异常，且未给出停机信号，则传输模块输入下一段无纺布，输入的长度为相机所能覆盖的检测长度的六分之五；如若收到停机信号，则系统停止检测； 所述异常检测模块具体工作流程为： 特征提取器将相机采集到的无纺布图像进行特征抽取，从图像空间映射到特征空间，将图像中冗余信息去除，得到含有语义信息的特征表示；对于输入图像x，抽取到的特征y表示为： y＝fexx 当正常图像和带有异常信息的样本经过特征提取器后得到对应的特征表示，异常检测器通过分类正常特征与异常特征，对于无纺布是否存在缺陷进行检测；异常检测器通过，预测异常度来区分无纺布是否存在缺陷；设置阈值ε为判定异常度标准，大于阈值即为异常，小于则为正常图像； 在缺陷位置定位器中，对于判定为存在缺陷的图片，利用域适应思想，将训练的图像级异常度度量方法应用于异常图片的3×3的像素块，确定像素级的缺陷位置，以热点图形式表示缺陷位置。

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