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龙图腾网获悉苏州工学院申请的专利一种基于图像处理的纱线均匀性分析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：CN120876499B 。

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：202511405361.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于图像处理的纱线均匀性分析方法是由汝吉东;王颖设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像处理的纱线均匀性分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像处理的纱线均匀性分析方法，涉及图像数据处理技术领域，包括：通过初步特征分布图，采用卷积神经网络模型对纱线表面特征进行深度学习分析，针对纹理复杂区域进行自适应特征加权处理，获取更精确的第三特征分布图；若第三特征分布图中某些区域的特征值超过预设的异常阈值，则对该区域执行局部放大分析，结合边缘检测算法进一步提取细微缺陷边界，得到缺陷候选区域集合；根据多维度评估数据，生成可视化分析报告，应用热力图技术对纱线均匀性分布进行直观呈现，针对缺陷高发区域标注具体位置信息，输出最终检测分析结果。本发明能有效解决复杂光照下纱线图像采集和缺陷检测的难题，提高纱线均匀性检测的准确性和效率。

本发明授权一种基于图像处理的纱线均匀性分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像处理的纱线均匀性分析方法，其特征在于，包括： 获取初始纱线图像数据，根据所述初始纱线图像数据获得第一纱线图像； 根据所述第一纱线图像的亮度分布特性，对光照不均区域进行局部对比度增强处理，对增强处理后的图像的阴影干扰区域进行灰度归一化，获得亮度均衡的第二纱线图像； 针对第二纱线图像的纹理特征差异，通过小波变换的图像分解技术将图像分层为多个频率子带，提取高频子带中的纹理细节信息，获得纱线表面的初步特征分布图； 通过所述初步特征分布图，对纱线表面特征进行深度学习分析，对分析后的纹理复杂区域进行自适应特征加权处理，获得更精确的第三特征分布图； 对所述第三特征分布图中特征值超出预设的异常阈值的区域进行局部放大分析，结合边缘检测算法进一步提取细微缺陷边界，获得最终的缺陷候选区域集合； 根据所述缺陷候选区域集合，对候选区域进行分组处理，对每一组区域计算特征相似度指标，若相似度指标低于预设的区分阈值，则剔除非缺陷区域，确定最终的缺陷定位结果； 通过最终的缺陷定位结果，结合纱线整体特征分布，计算均匀性评估分数，针对不同区域的缺陷密度和特征偏差进行综合量化，获得纱线均匀性的多维度评估数据； 根据所述多维度评估数据，生成可视化分析报告，对纱线均匀性分布进行直观呈现，针对缺陷高发区域标注具体位置信息，获得最终检测分析结果。

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