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龙图腾网获悉常州宏大智慧科技有限公司;常州宏大智能装备产业发展研究院有限公司申请的专利一种基于无监督学习的织物在线自动整花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：CN116823784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310801989.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于无监督学习的织物在线自动整花方法是由顾金华;顾丽娟设计研发完成，并于2023-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无监督学习的织物在线自动整花方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无监督学习的织物在线自动整花方法，包括S1:采用花形无变形织物的花形电子稿图像作为模板图像，或采集静止或运行的花形无变形织物的全幅向图像进行图像处理，得到花形区域图像作为模板图像；S2:采集运行的待检测织物的全幅向图像，进行图像处理，得到花形区域图像作为待检测图像；S3:中央处理单元提取S1中图像特征点和S2中图像特征点，进行匹配，得到匹配数据，图像特征点由关键点和描述子两部分组成；S4:中央处理单元根据匹配数据计算出花形变形量；S5:根据花形变形量进行矫正。本发明对于花形无重复图案的织物的花形倾斜或弯曲情况，能够自动准确计算出花斜和花弯偏差量，通过机器视觉达到自动准确矫正织物花形倾斜和弯曲。

本发明授权一种基于无监督学习的织物在线自动整花方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无监督学习的织物在线自动整花方法，其特征在于，包括以下步骤： S1:中央处理单元采用花形无变形织物的花形电子稿图像作为模板图像，或者中央处理单元采集静止或运行的花形无变形织物的全幅向图像，对所述花形无变形织物的全幅向图像进行图像处理，得到花形无变形织物的花形区域图像，将所述花形无变形织物的花型区域图像作为模板图像； S2:中央处理单元采集运行的待检测织物的全幅向图像，对所述待检测织物的全幅向图像进行图像处理，得到待检测织物的花形区域图像，所述待检测织物的花形区域图像的宽度为CW，高度为CH，将所述待检测织物的花形区域图像作为待检测图像； S3:中央处理单元提取步骤S1中模板图像的图像特征点和步骤S2中待检测图像的图像特征点，并将两者的图像特征点进行匹配，得到匹配数据，所述图像特征点由关键点和描述子两部分组成； S4:中央处理单元根据匹配数据计算出待检测织物的花形变形量； S5:根据待检测织物的花形变形量，通过整纬机矫正装置对待检测织物的花形变形进行矫正； 在步骤S3中，所述图像特征点包括图像的角点、拐点和边缘；中央处理单元通过SuperPoint或D2-Net或Aslfeat或R2D2深度学习网络模型提取步骤S1中模板图像的图像特征点和步骤S2中待检测图像的图像特征点；中央处理单元通过Neural-GuidedRansac或S2dnet或SuperGlue或Acne深度学习网络模型将模板图像的图像特征点与待检测图像的图像特征点进行匹配，得到匹配数据，并排除错误匹配；所述匹配数据是待检测织物的花形区域图像的左侧偏差量为ΔL，中间侧偏差量为ΔM，右侧偏差量为ΔR，其中，所述左侧是指待检测织物的花形区域图像的一侧占门幅14宽度的区域，所述右侧是指待检测织物的花形区域图像的另一侧占门幅14宽度的区域，所述中间侧是指待检测织物的花形区域图像的中心左右各占门幅18宽度组成的区域，在步骤S4中，所述花形变形量包括花斜偏差量和花弯偏差量，所述花斜偏差量Skew=ΔR－ΔLCW，所述花弯偏差量Bow=ΔM－ΔR－ΔL2CW2； 或者在步骤S3中，所述图像特征点包括图像的角点、拐点和边缘；中央处理单元通过Patch2Pix深度学习网络模型提取步骤S1中模板图像的图像特征点和步骤S2中待检测图像的图像特征点，并将两者的图像特征点进行匹配，得到匹配数据，并排除错误匹配；所述匹配数据是待检测织物的花形区域图像的左侧偏差量为ΔL，中间侧偏差量为ΔM，右侧偏差量为ΔR，其中，所述左侧是指待检测织物的花形区域图像的一侧占门幅14宽度的区域，所述右侧是指待检测织物的花形区域图像的另一侧占门幅14宽度的区域，所述中间侧是指待检测织物的花形区域图像的中心左右各占门幅18宽度组成的区域，在步骤S4中，所述花形变形量包括花斜偏差量和花弯偏差量，所述花斜偏差量Skew=ΔR－ΔLCW，所述花弯偏差量Bow=ΔM－ΔR－ΔL2CW2。

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