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龙图腾网获悉福建省丘比熊服饰有限责任公司申请的专利一种多通道图像数据驱动的面料织物分析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：CN121298768B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511871184.3，技术领域涉及：G01N21/95；该发明授权一种多通道图像数据驱动的面料织物分析系统是由蔡秋强设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多通道图像数据驱动的面料织物分析系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多通道图像数据驱动的面料织物分析系统，涉及纺织工业智能化检测技术领域，包括图像采样单元、数据处理单元、成分预测单元；本发明通过在检测织物上设置采样检测带，在检测带处布置包含可见光、近红外及偏振成像传感器的多通道传感器组，对织物的多维图像信息进行采集与预处理，提取图像特征向量组，进而对采样区域内的成分类别与比例进行分析，并结合纹理走向推理机制，实现对整幅织物图像的成分分布与比例的高精度预测；有效提升成分识别的精度与鲁棒性显著降低数据处理负担和所需计算资源，提升系统响应速度和工程应用可行性。

本发明授权一种多通道图像数据驱动的面料织物分析系统在权利要求书中公布了：1.一种多通道图像数据驱动的面料织物分析系统，其特征在于，包括图像采样单元、数据处理单元、成分预测单元； 图像采样单元，用于对检测织物设置传感器采样检测带，并在检测带处设置传感器组以采集织物的多维信息，将多维信息进行预处理后生成多通道数据集发送至数据处理单元； 数据处理单元，用于接收多通道数据集并处理，基于卷积神经网络CNN算法构建图像特征分析模型以提取四维数据特征向量组，所述图像特征分析模型的输入为多通道数据集，所述图像特征分析模型的输出为四类特征向量组，将四类特征向量组整合生成多通道向量数据集发送至成分预测单元； 成分预测单元：用于接收多通道向量数据集，并依次通过成分映射模型构建模块与全图成分分布预测模块，完成织物整体成分类别与比例的预测； 所述成分预测单元完成全图成分分布预测的过程包括以下步骤： 基于采样分析数据，利用可见光图像与偏振图像计算主要纹理走向向量Xo，o为采样点序号；沿该向量方向构建滑动窗口序列，并提取各窗口区域的纹理特征； 随后，计算这些区域的纹理特征与采样区域特征的相似度，并筛选出与采样区域特征相似的区域，形成相似区域集合J；根据集合J生成掩膜Mj，j为相似区域编号，并通过方向场插值方法预测非采样区域的主要纹理走向向量Xo及其掩膜Mj信息，进而推断整个图像的成分类别及其比例关系； 在此基础上，结合邻近采样点的特征向量，对非采样区域进行加权成分预测，最后对预测结果进行误差评估，以保证预测的准确性和可靠性； 根据余弦相似度公式计算方向一致性： ， 其中θ为纹理特征与采样区域特征对应的向量夹角； 相似度计算公式： ； 其中，为滑动窗口与采样点监测区域的相似度，Th为滑动窗口的纹理向量，h表示第h个滑动窗口，为织物成分与方向之间的权重，为马氏距离； 所述成分映射模型构建模块，基于多任务学习网络，融合所述多通道向量数据集中不同通道的图像特征，提取采样区间内的成分类别及其对应比例，生成采样分析数据并发送至全图成分分布预测模块； 所述全图成分分布预测模块，基于采样分析数据，利用可见光图像与偏振图像计算采样点处的纤维纹理走向向量，并在该向量的方向上，预测其主要成分与采样区域的相似度，进而完成对织物进行整体预测。

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