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龙图腾网获悉南通天诺纺织整理有限公司申请的专利一种智能化纺织面料质量检测方法与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：CN120668878B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511068820.9，技术领域涉及：G01N33/00；该发明授权一种智能化纺织面料质量检测方法与系统是由韩先锋设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能化纺织面料质量检测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种智能化纺织面料质量检测方法与系统，涉及纺织面料质量检测技术领域，通过多传感器组对纺织面料进行数据采集、种类处理和特征提取分析，进行面料特征定位，根据面料特征定位信息获取种类异常分布信息，对种类异常分布信息进行数量和范围的对比分析，当对比分析结果一个为种类特征正常且另一个为种类特征异常时，进行异常程度分析，进而确定面料异常种类；根据面料异常种类个数、面料正常种类个数结合预设权重信息获取种类个数比值，根据所述种类个数比值对纺织面料进行异常判定，获得面料异常判定信息，通过本发明可以实现提高纺织面料的多个种类和整体的质量检测精确性和智能化程度。

本发明授权一种智能化纺织面料质量检测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种智能化纺织面料质量检测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、通过多传感器组对纺织面料进行数据采集、种类处理和特征提取分析，进行面料特征定位，根据面料特征定位信息获取种类异常分布信息，对种类异常分布信息进行数量和范围的对比分析，当对比分析结果一个为种类特征正常且另一个为种类特征异常时，进行异常程度分析，进而确定面料异常种类； S2、根据面料异常种类个数、面料正常种类个数结合预设权重信息获取种类个数比值，根据所述种类个数比值对纺织面料进行异常判定，获得面料异常判定信息； 其中，所述S1包括： 通过多传感器组对纺织面料进行多个种类的数据采集，获得多个种类的面料采集数据； 对所述面料采集数据进行预处理，获得多个种类的面料处理数据； 对每个种类的面料处理数据进行对应种类特征提取，获得面料种类特征信息； 根据所述面料种类特征信息生成每个种类的面料特征画像，根据所述面料特征画像对纺织面料进行多个种类的特征分析，获得多个种类特征分析信息，进而获取种类质量判定信息； 其中，获取种类质量判定信息，包括： 将每个面料种类特征信息进行面料定位，获得面料特征定位信息； 将所述面料种类特征信息与预设种类面料阈值进行对比，获取种类异常特征信息； 通过种类异常特征信息对面料特征定位信息进行异常特征标注，获得异常特征定位信息； 根据每个面料种类特征信息的异常特征定位信息确定种类异常分布信息； 根据所述种类异常分布信息对面料种类特征进行异常程度判定，获得种类异常程度判定信息，根据异常程度判定信息获取种类质量判定信息； 其中，所述根据所述种类异常分布信息对面料种类特征进行异常程度判定，获得种类异常程度判定信息，包括： 根据面料特征点位信息结合异常特征点位信息获取正常特征点位信息； 将所述正常特征点位信息数量与异常特征点位数量进行对比，获得第一异常特征对比结果； 根据异常特征定位信息确定异常特征范围信息，根据面料特征点位信息结合正常特征点位信息确定正常特征范围信息； 将所述异常特征范围信息与正常特征范围信息进行对比，获得第二异常特征对比结果； 根据所述第一异常特征对比结果结合所述第二异常特征对比结果对对应种类进行异常判定，获得面料异常种类； 其中，所述S2包括： 获取纺织面料的面料异常种类个数和面料正常种类个数； 获取面料异常种类个数的预设异常权重信息； 获取面料正常种类个数的预设正常权重信息； 获取面料异常种类个数与预设异常权重信息的乘积与面料正常种类个数与预设正常权重信息的乘积的比值，获得种类个数比值； 根据所述种类个数比值对纺织面料进行异常判定，获得面料异常判定信息； 具体为： 当第一异常特征对比结果和第二异常特征对比结果一个为种类特征正常且另一个为种类特征异常时，获取种类异常程度数据，根据所述种类异常程度数据对对应种类进行异常判定； 其中，获取种类异常程度数据，根据所述种类异常程度数据对对应种类进行异常判定，包括： 将特征范围信息的面积信息和特征点位数量信息的数量信息进行归一化，获得归一化面积信息和归一化数量信息； 获取特征范围信息的预设范围权重信息； 获取特征点位数量信息的预设数量权重信息； 将所述预设范围权重信息与归一化面积信息相乘，获得范围程度； 将所述预设数量权重信息与归一化数量信息相乘，获得数量程度； 根据第一异常特征对比结果和第二异常特征对比结果获取范围程度和数量程度中属于种类特征异常的程度，获得异常程度，另一个为正常程度； 获取异常程度和正常程度的比值，获得异常特征比值； 根据所述异常特征比值对对应种类进行异常判定，获得种类异常判定信息。

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