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龙图腾网恭喜泉州装备制造研究所申请的专利一种断纱检测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：CN119379688B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202411958929.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种断纱检测方法是由孙波;付奇强;王升;黄兴宇;程凯;陈佳设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种断纱检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种断纱检测方法，属于纺纱领域，包括：步骤S1、采集纱的图像并组成数据集；步骤S2、构建检测模型，检测模型为具有改进注意力机制模块的MobileNetV3‑Small模型，改进注意力机制模块包括输入层、水平平均池化层和垂直平均池化层、与水平平均池化层、垂直平均池化层连接的拼接卷积层、分别与拼接卷积层连接的水平卷积层和垂直卷积层、分别与水平卷积层、垂直卷积层和输入层连接的重标定层、与重标定层连接的全局平均池化层、与全局平均池化层连接以生成通道注意力权重的卷积层、以及输出层，卷积层输出与重标定层输出相乘后作为输出层输出；步骤S3、将数据集输入检测模型进行检测。本发明能够适应于复杂车间环境，检测准确性高，且能够满足实时性要求。

本发明授权一种断纱检测方法在权利要求书中公布了：1.一种断纱检测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1、图像采集模块设置于机器人上，使机器人沿纺纱生产线移动并定点采集纱的图像，对所采集的图像进行预处理以增强纱的纤维在复杂背景下的特征表征，预处理后的图像组成数据集；步骤S2、构建检测模型，检测模型为具有改进注意力机制模块的MobileNetV3-Small模型，改进注意力机制模块包括输入层、分别与输入层连接的水平平均池化层和垂直平均池化层、分别与水平平均池化层、垂直平均池化层连接的拼接卷积层、分别与拼接卷积层连接的水平卷积层和垂直卷积层、分别与水平卷积层、垂直卷积层和输入层连接的重标定层、与重标定层连接的全局平均池化层、与全局平均池化层连接以生成通道注意力权重的卷积层、以及输出层，卷积层输出与重标定层输出相乘后作为输出层输出；步骤S3、将数据集输入检测模型进行检测，检测模型的损失函数为，其中，表示FocalLoss的损失项，表示CenterLoss的损失项，表示用于平衡两种损失的权重超参数；所述步骤S1中，对所采集的图像进行预处理具体包括：步骤S11、采用Prewitt算子对图像进行边缘检测得到边缘图像edges；步骤S12、根据公式对边缘图像进行亮度和对比度调节、根据公式对亮度和对比度调节后的图像进行线性变换以使所有像素值被限制在[0,255]区间，其中，y表示边缘图像的像素值，a表示亮度调节系数，b表示对比度调节系数；步骤S13、利用公式对步骤S12所得的图像进行伽马矫正，得到预处理后的图像images；所述步骤S3中，所述将数据集输入检测模型进行检测，具体包括如下步骤：步骤S31、所有预处理后的图像形成数据集X，数据集X由输入层进入检测模型，在水平平均池化层通过公式得到水平方向的一维特征图，在垂直平均池化层通过公式得到垂直方向的一维特征图，其中AvgPool表示平均池化操作；所述步骤S3中，所述将数据集输入检测模型进行检测，具体包括如下步骤：步骤S31、所有预处理后的图像形成数据集X，数据集X由输入层进入检测模型，在水平平均池化层通过公式得到水平方向的一维特征图，在垂直平均池化层通过公式得到垂直方向的一维特征图，其中AvgPool表示平均池化操作；步骤S32、在拼接卷积层通过公式对一维特征图和一维特征图沿宽度方向拼接，并通过公式进行通道数降维，其中Y表示水平方向的一维特征图和垂直方向的一维特征图拼接得到的张量，Concat表示拼接操作，Conv1x1表示1x1卷积操作，Zreduced表示Y经过1x1卷积操作降维后得到的特征图；步骤S33、对步骤S32所得的降维后的张量进行BatchNorm激活和Swish激活，并在水平卷积层通过公式生成水平方向的注意力权重，在垂直卷积层通过公式生成垂直方向的注意力权重，其中，为Sigmoid激活函数；步骤S34、在重标定层通过公式得到重标定后的输出特征图，其中⊙表示逐元素乘法操作；步骤S35、在全局池化层通过公式对输出特征图进行全局平均池化，在卷积层通过公式生成通道注意力权重，根据公式得到输出层输出，其中GAP表示全局平均池化操作。

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