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龙图腾网获悉虹纬盐城纺织有限公司申请的专利一种人工智能的竹节纱织物视觉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：CN121545139B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511532794.0，技术领域涉及：G06V20/60；该发明授权一种人工智能的竹节纱织物视觉检测方法及系统是由展亮设计研发完成，并于2025-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人工智能的竹节纱织物视觉检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能领域，公开了一种人工智能的竹节纱织物视觉检测方法及系统，旨在解决现有技术在复杂纹理背景下微小缺陷识别率低、误检漏检率高、环境适应性差及模型更新滞后的问题。该方法包括：通过高分辨率线阵相机与多光谱可编程光源协同采集织物图像；构建五层多尺度纹理特征金字塔网络，融合局部梯度与全局语义特征；部署云端动态缺陷判别模型，结合缺陷先验知识引导实现像素级分割与分类；建立自适应参数优化引擎与增量学习机制，本申请通过上述技术协同，实现竹节形态异常、纱线断裂缺陷的高精度全自动检测，检出率达99.7%，误检率低于0.5%，检测速度达120米分钟，满足高速产线在线质控需求。

本发明授权一种人工智能的竹节纱织物视觉检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种人工智能的竹节纱织物视觉检测方法，其特征在于，包括： 通过部署于织物传送路径正上方的线阵扫描成像装置，以每秒钟不低于两千行的采样频率对连续行进中的竹节纱织物表面进行逐行光学扫描，获取原始灰度图像序列，所述线阵扫描成像装置的光学分辨率不低于每毫米十二个像素点； 通过配置于成像区域两侧的可编程多光谱照明单元，依据织物当前行进速度与表面反射特性动态调节各照明通道的发光强度与入射角度，所述可编程多光谱照明单元包含主照明通道、侧掠照明通道与背光补偿通道； 通过构建于嵌入式图像处理单元中的多尺度纹理特征金字塔网络，对所述原始灰度图像序列进行逐级下采样与特征提取，所述多尺度纹理特征金字塔网络包含五层卷积结构，第一层采用三乘三卷积核提取局部边缘与梯度响应，第二层采用五乘五卷积核捕捉中等尺度纹理周期性，第三层采用七乘七卷积核建模竹节区域宏观形态轮廓，第四层采用空洞卷积结构，第五层采用可变形卷积结构； 通过部署于云端推理服务器中的动态缺陷判别模型，接收所述多尺度纹理特征金字塔网络输出的融合特征图，执行像素级缺陷分割与区域级缺陷分类双重任务，所述动态缺陷判别模型采用编码器-解码器架构，解码器部分引入缺陷类型先验知识引导模块； 通过建立于中央控制单元中的自适应参数优化引擎，依据所述动态缺陷判别模型输出的置信度评分分布与误检样本特征，反向调节所述线阵扫描成像装置的曝光时间、所述可编程多光谱照明单元的光强配比、以及所述多尺度纹理特征金字塔网络中空洞卷积的扩张率参数； 通过构建缺陷样本增量学习机制，在人工复核确认误检或漏检样本后，将其对应的原始图像块与标注信息自动加入训练样本库，并触发所述动态缺陷判别模型的局部权重更新； 通过设计织物运动状态同步补偿模块，实时获取织物传送带的编码器脉冲信号，计算当前行进速度与加速度，将速度信息作为时间戳同步信号注入所述线阵扫描成像装置的触发控制电路，将加速度信息作为运动模糊校正因子输入图像预处理单元； 通过部署多相机协同标定与视差校正子系统，在织物宽度方向并行布置三台线阵扫描成像装置，依据重叠区域特征点匹配结果实时计算视差场，并采用双线性插值算法对相邻相机图像进行像素级对齐。

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