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龙图腾网恭喜西安工程大学申请的专利一种基于改进pix2pixGAN网络模型的疵点织物生成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：CN114240904B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202111567060.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于改进pix2pixGAN网络模型的疵点织物生成方法是由余灵婕;郜仲元;章玉铭;支超;孙润军;陈梦琦;周尤勇;王帅;柯真霞;朱梦秋设计研发完成，并于2021-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进pix2pixGAN网络模型的疵点织物生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进pix2pixGAN网络模型的疵点织物生成方法，属于织物疵点检测领域。本发明包括：S1、获取织物与疵点的语义分割图；S2、将语义分割图、无疵点图和疵点图对应进行横向拼接；将拼接图像分离为语义分割图、无疵点图和疵点图，进行归一化；将语义分割图与无疵点图打包作为生成器的训练集导入，疵点图导入判别器；S3、根据生成器生成图与判别器疵点图的交叉熵和L1Loss损失函数之和来优化，使得生成器输出目标域图片，得到DPGAN模型；S4、在新的纹理织物上随机进行语义分割，将语义分割后的图与原无疵点织物图拼接，输入DPGAN模型中，生成新纹理疵点织物图。本发明能够在不同纹理织物上生成缺陷，增强数据集。

本发明授权一种基于改进pix2pixGAN网络模型的疵点织物生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进pix2pixGAN网络模型的疵点织物生成方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取织物带纱疵点数据集，将织物的疵点位置标记出来，得到织物与疵点的语义分割图；S2、将语义分割图、无疵点图和疵点图对应进行横向拼接，得到拼接图像；将拼接图像利用图像分割分离为语义分割图、无疵点图和疵点图三组图像，将三组图像的尺寸进行归一化处理；利用map函数将语义分割图与无疵点图打包作为生成器的训练集导入，同时将疵点图导入判别器；S3、将所述训练集输入生成器，疵点图输入判别器，将生成器的生成图与判别器的疵点图的交叉熵和L1Loss损失函数之和作为目标函数来优化生成器和判别器，优化完成后得到DPGAN模型，生成器输出目标域图片；S4、在新的纹理织物上随机进行语义分割，将语义分割后的图与原无疵点织物图拼接，输入DPGAN模型中，生成新纹理疵点织物图。

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