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龙图腾网获悉上海高适软件有限公司申请的专利基于自学习的纱线细度在线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：CN121760108B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610261673.5，技术领域涉及：D01H13/22；该发明授权基于自学习的纱线细度在线检测方法及系统是由谌锋;王军伟;崔捷浩设计研发完成，并于2026-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自学习的纱线细度在线检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于自学习的纱线细度在线检测方法及系统，涉及纺织技术领域。该方法旨在解决现有技术依赖人工预设参数、适应性差、自动化程度不高的问题。该方法包括：通过纱线细度动态检测装置采集原始细度信息；自动判断纱线是否进入稳定运行状态；在稳定运行后，自动进入自学习阶段，采集学习样本并分析，以计算出代表当前纱线细度的基准特征值及合法阈值范围；自学习结束后，切换至在线检测模式，将实时细度信息与阈值范围比较，当超出范围时判定为异常并发送控制信号。本发明通过自学习机制，无需预设参数即可自动适应不同纱线，实现了检测过程的自动化和稳定可靠的实时监控，保证了产品质量。

本发明授权基于自学习的纱线细度在线检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自学习的纱线细度在线检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：通过光电检测结构对生产线中运动的纱线进行非接触式光信号采集，将光信号转换为电信号，得到原始细度信息，并对原始细度信息进行高速采样、量化，形成实时数字信号数据流； 步骤S2：实时分析所述数字信号数据流的特征参数，自动判断纱线是否进入连续稳定的运行状态； 步骤S3：当判定纱线进入稳定运行状态后，自动触发自学习流程，采集预设时长内的数字信号数据流作为学习样本集合，通过统计学算法分析学习样本集合，得到当前批次纱线正常细度的基准特征值和波动特征参数，并基于二者自动生成合法阈值范围； 步骤S4：持续采集纱线的实时数字信号数据流，将每个采样点的数值与所述合法阈值范围进行比对，若采样点数值超出合法阈值范围，则判定为纱线细度异常，并触发相应的异常处理操作； 所述特征参数为信号幅值，具体判断逻辑为： 预设第一阈值，所述第一阈值高于背景噪声水平且低于正常纱线信号水平，当检测到信号值在预设时间内持续大于第一阈值时，判定纱线进入连续稳定的运行状态； 或所述特征参数为信号能量，具体判断逻辑为： 系统上电后，先采集预设时长的背景噪声信号，计算背景噪声信号的平均短时能量Enoise；再以预设滑动时间窗持续计算实时数字信号数据流的短时能量Erealtime，当Erealtime连续超过Enoise的预设倍数且持续预设时长时，判定纱线进入连续稳定的运行状态； 步骤S3中，所述统计学算法包括： 计算学习样本集合中所有数据点的算术平均值μ作为基准特征值，计算标准差σ作为波动特征参数； 所述合法阈值范围设定为[μk·σ,μ+k·σ]，其中k为预设系数。

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