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龙图腾网获悉宁波凯信服饰股份有限公司申请的专利一种基于图像识别分析的布匹缺陷智能检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：CN119919396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510329026.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于图像识别分析的布匹缺陷智能检测方法是由张玉萍设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像识别分析的布匹缺陷智能检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像识别分析的布匹缺陷智能检测方法，涉及布匹缺陷检测技术领域，解决了现有技术中，布匹加工无法对历史加工过程分析以准确采集到布匹参照图像的技术问题，具体为参照图像检测，对历史完成加工布匹进行图像采集并根据采集图像检测推断当前历史加工布匹是否适合作为缺陷检测参照布匹；缺陷原因评估，根据实时布匹加工环境以及加工工艺进行分析，推断当前布匹加工过程中布匹缺陷的产生原因；参照图像选取，根据选中的缺陷检测参照布匹进行加工工序模拟，并根据模拟工序进行产生图像采集；缺陷实时比对，将实时生产的布匹与缺陷检测参照布匹进行图片分析处理，通过图片比对推断当前生产布匹是否存在缺陷。

本发明授权一种基于图像识别分析的布匹缺陷智能检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别分析的布匹缺陷智能检测方法，其特征在于，缺陷检测方法步骤如下： 参照图像检测，对历史完成加工布匹进行图像采集并根据采集图像检测推断当前历史加工布匹是否适合作为缺陷检测参照布匹；对历史布匹加工过程的检测视频进行采集，并根据历史布匹加工结果对检测视频任意截取，得到无缺陷布匹加工时段，将对应截取加工时段内布匹进行表面采集，且布匹宽度以布匹生产宽度为准，布匹长度通过实时产线图片采集设备的单位时间采集图片量进行人为设定，以保证采集的图片均能够达到清晰度需求； 将采集布匹表面划分为若干个子区，同时选择子区数量构建采集布匹表面的检测图片，即将检测图片的子区像素点构建设定为X×Y，通过传感器进行检测图片灰度值采集，设定Hx,y为检测图片内子区x,y处的灰度值；通过公式获取到检测图片的平均灰度值，公式为：； 得到平均灰度值后通过公式获取到检测图片的灰度值标准差，具体公式为； 缺陷原因评估，根据实时布匹加工环境以及加工工艺进行分析，推断当前布匹加工过程中布匹缺陷的产生原因；缺陷原因评估过程如下： 获取当前生产布匹产线的历史加工时段，并对历史加工时段的生产布匹缺陷类型进行采集，根据缺陷类型划分为外力磨损类型和内产磨损类型；获取到外力改动信息和内产调整信息，且分别与移动轨迹改变间距阈值和拉伸跨度值多出量阈值进行比较： 若外力改动信息未超过移动轨迹改变间距阈值，且内产调整信息未超过拉伸跨度值多出量阈值，则将当前类型除外的类型作为磨损类型；若外力改动信息超过移动轨迹改变间距阈值，或者内产调整信息超过拉伸跨度值多出量阈值，则将当前类型作为磨损类型； 参照图像选取，根据选中的缺陷检测参照布匹进行加工工序模拟，并根据模拟工序进行产生图像采集；参照图像选取过程如下： 在当前产线根据实际生产产速浮动阶段内，获取到产线影响数据和光源影响数据；且分别与数值比阈值和最大往复偏差值阈值进行比较： 若产线影响数据超过数值比阈值，且光源影响数据未超过最大往复偏差值阈值，则将当前时段采集的图像作为实时参照图像样本；若产线影响数据未超过数值比阈值，或者光源影响数据超过最大往复偏差值阈值，则将当前时段采集的图像不作为实时参照图像样本，并在后续采集时增设采集设备或者调整当前采集设备； 缺陷实时比对，将实时生产的布匹与缺陷检测参照布匹进行图片分析处理，通过图片比对推断当前生产布匹是否存在缺陷；缺陷实时比对过程如下： 将实时参照图像样本与参照布匹图片进行比对；获取到纹理缺陷信息和亮度缺陷信息，且分别与距离比值阈值和亮度偏差阈值进行比较：若纹理缺陷信息超过距离比值阈值，且亮度缺陷信息未超过亮度偏差阈值，则推断当前比对无缺陷风险；若纹理缺陷信息未超过距离比值阈值，或者亮度缺陷信息超过亮度偏差阈值，则推断当前比对存在缺陷风险； 若对应子区的平均灰度值和灰度值标准差均处于对应设定阈值范围，则将对应子区标记为无缺陷子区；若对应子区的平均灰度值和灰度值标准差任一参数未处于对应设定阈值范围，则将对应子区标记为有缺陷子区；根据检测图片覆盖面积作为节选参数对采集布匹表面进行节选得到实时参照布匹，根据实时参照布匹得到参照布匹图片； 外力改动信息和内产调整信息分别为实时生产布匹产线内外力磨损类型缺陷对应移动部件的移动轨迹改变间距、实时生产布匹产线中内产磨损类型缺陷对应加工工艺对布匹的横纵向拉伸跨度与当前布匹材料韧性满足最大拉伸跨度值的多出量。

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