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龙图腾网恭喜江苏大学申请的专利基于MLP多层神经网络的天然皮革缺陷分割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：CN113421271B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202110535873.2，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于MLP多层神经网络的天然皮革缺陷分割方法是由袁浩;孟笑;刘畅;高岩夙;贾清;许恺设计研发完成，并于2021-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MLP多层神经网络的天然皮革缺陷分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于MLP多层神经网络的天然皮革缺陷分割方法，包括：通过图像采集模块获取皮革图像的数据集，将数据集分为训练集和测试集；根据颜色不同，生成皮革颜色特征图；以特征向量作为MLP多层神经网络的输入，经过MLP多层神经网络的特征训练完成皮革缺陷分割模型的构建；将模型文件进行存储；使用传统图像处理方法预处理待分割的皮革图像，使用模型进行皮革图像预测，得到皮革图像的缺陷分割图；使用传统图像处理方法丰富缺陷分割图的细节；提取皮革的外轮廓和缺陷轮廓，转换成DXF文件。本发明适用于皮革的缺陷分割，能够解决分割效率低和分割不够精细的技术问题，降低人工成本，提高生产效率。

本发明授权基于MLP多层神经网络的天然皮革缺陷分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于MLP多层神经网络的天然皮革缺陷分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：通过图像采集模块采集皮革图像，将采集的皮革图像分为训练集和测试集；S2：根据皮革颜色的不同对皮革图像进行标记，生成皮革颜色特征图；S3：创建MLP多层神经网络分类器；S4：将皮革颜色特征图转化成特征向量作为MLP多层神经网络的输入，利用训练集进行训练，将训练结果保存为模型文件；S5：对测试集中皮革图像进行图像预处理；S6：使用模型文件对测试集中的皮革图像进行预测，输出皮革图像的缺陷分割结果；S7：使用传统图像处理方法丰富缺陷分割图的细节得到完整的皮革分割图像；S8：提取皮革分割图像的瑕疵和皮革轮廓的边缘位置信息并进行坐标转换为DXF文件；所述步骤S3中MLP多层神经网络分类器隐藏层的激活函数采用双曲线正切函数tanhx，其计算公式如下： 式中，x作为输入，在神经网络中是特征向量的矩阵；MLP多层神经网络分类器输出层的值被转换到0～1的值域内，这个转换函数称为softmax函数，其计算公式为： 其中，yk表示第k个神经元的输出值，表示第二层第k个神经元的输出值，和分别表示第二层第k个神经元的权重和偏差；所述MLP多层神经网络分类器的参数预处理采用主成分分析PCA；所述步骤S4利用训练集进行训练需要根据代价函数Jω,b更新权重，其特征在于，所述代价函数里加入正则化项，更新后的代价函数的公式如下： 式中，m表示神经元的总数，yi是第i层的真实输出值，是第i层的预测值，是用于正则化的惩罚项，λ是正则化参数，l是当前的神经网络的层数，L是神经网络的总层数，θl是第l层的正则化函数值。

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