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龙图腾网恭喜江南大学;江苏格罗瑞节能科技有限公司申请的专利一种基于机器学习的短纤维异常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：CN119648697B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510168190.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器学习的短纤维异常检测方法及系统是由葛陈鹏;高卫东;高梯学;郭明瑞设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的短纤维异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于机器学习的短纤维异常检测方法及系统，通过对纺纱须条图像进行特征对象提取，得到纺纱须条的示踪纤维区域图像和背景纤维区域图像；基于示踪纤维区域图像进行连通区域分割，得到多个示踪纤维区域子图，提取得到各个示踪纤维区域子图分别对应的纤维径向断裂点；进而对示踪纤维区域图像进行弯钩形态提取，得到示踪纤维区域图像的弯钩形态图像评分；根据示踪纤维区域图像的弯钩形态图像评分，对细纱工序过程中纺纱短纤维的牵伸质量进行检测，本申请能够基于示踪纤维图像的弯钩形态进行弯钩形态图像评分，从而实现细纱工序牵伸中对短纤维牵伸工艺的质量检测，提高了纺纱短纤维质量异常检测的准确性。

本发明授权一种基于机器学习的短纤维异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的短纤维异常检测方法，其特征在于，所述短纤维异常检测方法包括如下步骤：在细纱工序牵伸后，对前罗拉输出的纺纱短纤维须条进行图像采集，得到纺纱须条图像；对所述纺纱须条图像进行特征对象提取，得到所述纺纱须条的示踪纤维区域图像和背景纤维区域图像；基于所述示踪纤维区域图像进行连通区域分割，得到多个示踪纤维区域子图，采用机器学习算法对各个示踪纤维区域子图进行断裂特征提取，得到各个示踪纤维区域子图分别对应的纤维径向断裂点；获取所述背景纤维区域图像的背景纤维特征，基于所述背景纤维特征和各个纤维径向断裂点对应的径向断裂位置，对所述示踪纤维区域图像进行弯钩形态提取，得到所述示踪纤维区域图像的弯钩形态图像评分；根据所述示踪纤维区域图像的弯钩形态图像评分，对细纱工序过程中纺纱短纤维的牵伸质量进行检测；其中，基于所述背景纤维特征和各个纤维径向断裂点对应的径向断裂位置，对所述示踪纤维区域图像进行弯钩形态提取，得到所述示踪纤维区域图像的弯钩形态图像评分具体包括：根据所述背景纤维特征对所述示踪纤维区域图像中的各个示踪纤维区域子图分别进行弯钩形态提取，得到各个示踪纤维区域子图分别对应的初始弯钩形态图像评分；获取各个示踪纤维区域子图分别对应的纤维径向断裂点；基于各个示踪纤维区域子图分别对应的纤维径向断裂点确定各个纤维径向断裂点对应的径向断裂位置；根据各个纤维径向断裂点分别对应的径向断裂位置和初始弯钩形态图像评分进行径向干扰度提取，得到各个纤维径向断裂点分别对应的径向断裂位置与初始弯钩形态图像评分之间的径向干扰度；根据所述径向干扰度对各个示踪纤维区域子图分别对应的初始弯钩形态图像评分进行融合校正，得到所述示踪纤维区域图像的弯钩形态图像评分。

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