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龙图腾网获悉波司登羽绒服装有限公司;浙江柳桥实业有限公司申请的专利一种基于光谱分析的羽绒中铁质检测方法及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：CN120908159B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511432419.9，技术领域涉及：G01N21/64；该发明授权一种基于光谱分析的羽绒中铁质检测方法及系统是由山惠琴;赵恩;孙祖军;傅明军;黄玲俐设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于光谱分析的羽绒中铁质检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及羽绒检测技术领域，具体是一种基于光谱分析的羽绒中铁质检测方法及系统；本发明通过对待检测羽绒进行预处理，得到待检测羽绒样品；对所述待检测羽绒样品进行双模式光谱协同激发，并进行信号采集，得到所述待检测羽绒样品的检测数据；对所述待检测羽绒样品的检测数据进行背景校正操作，得到所述待检测羽绒样品的校正数据；根据所述待检测羽绒样品的校正数据得到所述待检测羽绒样品的铁质检测结果；从而实现了羽绒中铁质的准确检测。

本发明授权一种基于光谱分析的羽绒中铁质检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于光谱分析的羽绒中铁质检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：对待检测羽绒进行预处理，得到待检测羽绒样品； S2：对所述待检测羽绒样品进行双模式光谱协同激发，并进行信号采集，得到所述待检测羽绒样品的检测数据；在本步骤中，采用基于图像反馈的自适应聚焦步骤以实时补偿因样品分散不均或微流控芯片表面波动导致的聚焦偏差； 具体为：采用CMOS摄像头实时捕获样品池表面的显微图像数据，并将所述图像数据通过USB3.0接口传输至图像处理单元；图像采集单元基于边缘检测算法与灰度重心法的混合算法，计算所述待检测羽绒样品的实际聚焦位置；所述边缘检测算法为改进Canny算子算法，所述改进Canny算子法采用自适应阈值实现所述显微图像数据的边缘检测；具体为：Sa：对所述显微图像数据计算每个像素点的梯度幅度，并生成梯度直方图；Sb：统计所述梯度直方图的峰谷结构与累积分布；所述Sb中，所述峰谷结构包括主峰位置和峰宽两个指标；所述主峰位置μ为所述显微图像数据中梯度幅值的集中区间，用于反映所述显微图像数据中纤维边缘的主导对比度；所述峰宽σ为所述显微图像数据中主峰的标准差用于反映梯度分布的离散程度； 所述累积分布通过背景噪声水平N指标反映，所述背景噪声水平N为低梯度区间的像素占比，用于反映所述待检测羽绒样品的纯净度； Sc：根据所述峰谷结构与累积分布确定所述Canny算子法的阈值个数和数值；所述Sc具体为： 若所述显微图像数据的梯度直方图的峰宽σ≤15且背景噪声水平N≤0.3，则采用双阈值检测算法； 所述双阈值的计算公式为： ； ； 式中，Thigh为所述改进Canny算子法的高阈值，所述Tlow为所述改进Canny算子法的低阈值； 若所述显微图像数据的梯度直方图的峰宽σ15且背景噪声水平N≤0.3，则采用三阈值检测算法； 所述三阈值的计算公式为： ； ； ； 式中，Thigh为所述改进Canny算子法的高阈值，Tmid为所述改进Canny算子法的中阈值，所述Tlow为所述改进Canny算子法的低阈值； 若所述显微图像数据的梯度直方图的背景噪声水平N0.3，此时，所述样品的悬浮液含大量气泡或油脂，梯度分布低梯度区间占比高，背景噪声干扰强，则采用四阈值检测算法； 所述四阈值的计算公式为： ； 式中，Thigh为所述改进Canny算子法的高阈值，Tmid为所述改进Canny算子法的中阈值，所述Tlow为所述改进Canny算子法的低阈值，所述Tvlow为所述改进Canny算子法的极低阈值； S3：对所述待检测羽绒样品的检测数据进行背景校正操作，得到所述待检测羽绒样品的校正数据； S4：根据所述待检测羽绒样品的校正数据得到所述待检测羽绒样品的铁质检测结果。

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