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龙图腾网恭喜宝鸡市大地纺织有限公司申请的专利智能织布疵点图像识别与自动分类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：CN119399196B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411984249.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权智能织布疵点图像识别与自动分类方法及系统是由刘红兵;刘旻尚设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能织布疵点图像识别与自动分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及织布图像识别技术领域，一种智能织布疵点图像识别与自动分类方法及系统，包括：对待检测织布图像进行图像区域分类，得到分类织布图像组，对分类织布图像进行特征分析，得到统计疵点特征及显著疵点特征，对分类织布图像组中每个分类织布图像进行疵点类型识别，得到疵点类型标记组，利用疵点类型标记组对图像疵点特征组进行一一标记，得到标记图像特征组，汇总标记图像特征组，得到标记图像特征组集，根据标记图像特征组集，对深度学习模型进行训练，得到疵点自动识别模型。本发明可提高织布疵点识别的精准度及效率。

本发明授权智能织布疵点图像识别与自动分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能织布疵点图像识别与自动分类方法，其特征在于，所述方法包括：接收织布图像识别指令，基于织布图像识别指令获取待检测织布集，并对所述待检测织布集进行图像拍摄，得到待检测织布图像集，其中，待检测织布图像为所述待检测织布的全景图像；在待检测织布图像集中依次提取待检测织布图像，对待检测织布图像进行图像区域分类，得到分类织布图像组；所述对待检测织布图像进行图像区域分类，得到分类织布图像组，包括：获取所述待检测织布图像的标准织布图像，计算所述标准织布图像的标准像素值；识别所述待检测织布图像的待检测像素点集，并获取所述待检测像素点集的待检测像素值集；根据所述标准像素值及待检测像素值集，确定目标区域数量；所述根据所述标准像素值及待检测像素值集，确定目标区域数量，包括：基于所述标准像素值及待检测像素值集，计算区域像素偏差，并根据区域像素偏差及预设的最小像素偏差，计算像素偏差因子，其中，所述区域像素偏差及像素偏差因子分别表示为： ，其中，表示区域像素偏差，表示待检测像素值集中待检测像素值的数量，表示待检测像素值集中的第i待检测像素值，表示标准像素值，表示像素偏差因子，表示最小像素偏差；根据所述像素偏差因子及预设的标准区域数量，利用如下公式计算目标区域数量： ，其中，表示目标区域数量，表示标准区域数量；基于目标区域数量，在所述待检测像素点集中识别中心像素点组，其中，中心像素点的数量与目标区域数量相同；将所述中心像素点组从待检测像素点集中进行剔除，得到待分类像素点集，利用待分类像素点集对中心像素点组进行区域补充，得到原始区域图像组，其中，每个原始区域图像均对应一个中心像素点；在原始区域图像组中依次提取原始区域图像，识别原始区域图像中的原始区域像素值集，计算原始区域像素值集的原始像素偏差，其中，所述原始像素偏差表示为： ，其中，表示原始像素偏差，表示原始区域像素值集中原始区域像素值的数量，表示原始区域像素值集中的第j原始区域像素值，表示第k原始区域像素值；判断所述原始像素偏差是否大于预设的标准像素偏差；若原始像素偏差大于标准像素偏差，则利用原始区域图像对待检测织布图像进行更新，并返回所述识别所述待检测织布图像的待检测像素点集的步骤；若原始像素偏差不大于标准像素偏差，则将所述原始区域图像记为分类织布图像；汇总所述分类织布图像，得到分类织布图像组；在分类织布图像组中依次提取分类织布图像，对所述分类织布图像进行数学统计特征分析，得到统计疵点特征，其中，所述统计疵点特征包括：平均疵点像素值、最大疵点像素值及最小疵点像素值；对分类织布图像进行图像特征分析，得到显著疵点特征，其中，所述显著疵点特征包括：显著疵点数量及平均显著强度差；合并所述分类织布图像的统计疵点特征及显著疵点特征，得到图像疵点特征组；对所述分类织布图像组中每个分类织布图像进行疵点类型识别，得到疵点类型标记组，其中，一个疵点类型标记对应一个分类织布图像，且进行疵点类型识别的方式为人为识别；利用疵点类型标记组对图像疵点特征组进行一一标记，得到标记图像特征组，汇总所述待检测织布图像集中每个待检测织布图像中每个分类织布图像的标记图像特征组，得到标记图像特征组集；根据标记图像特征组集，对预获取的深度学习模型进行训练，得到疵点自动识别模型，基于疵点自动识别模型完成智能织布疵点图像识别与自动分类。

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