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龙图腾网获悉江苏省纺织产品质量监督检验研究院申请的专利基于双数据模型处理的纺织品缩水合格率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：CN117871832B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202410087484.1，技术领域涉及：G01N33/36；该发明授权基于双数据模型处理的纺织品缩水合格率检测方法是由郭丽玉;王静;王田田设计研发完成，并于2024-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双数据模型处理的纺织品缩水合格率检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于双数据模型处理的纺织品缩水合格率检测方法，构建缩水数据模型获取不同湿度环境下的缩水率，获取第一缩水影响因子，而后构建重量影响数据模型获取重量影响因子，通过构建双模型影响缩水率获取模型获取检测样综合缩水率，相较于现有技术，本发明首先获取有不同湿度环境下的初步缩水率，相较于现有直接完全浸润的方法所获取的缩水率更为准确，综合考虑了不同湿度环境下的影响，尤其本发明还构建了重量影响数据模型，通过双模型的综合考虑获取了最终的缩水率，所获取的检测结果精确度进一步的提高，同时，本发明采用了烘干方式进行替代晾干，针对不同情况对应设置了烘干温度及烘干时间，极大提高了检测效率。

本发明授权基于双数据模型处理的纺织品缩水合格率检测方法在权利要求书中公布了：1.基于双数据模型处理的纺织品缩水合格率检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：从待检测的纺织品中随机抽取一块样本，用自动裁剪机均匀裁剪下若干尺寸一致的检测样，并记录下检测样的初始尺寸A1及重量H1； S2：若干同款式湿度机分别设置对应湿度，湿度恒定后分别将检测样放置于不同湿度湿度机中进行湿度浸润； S3：浸润完成后取出检测样，分别测量此时检测样的尺寸A2及重量H2； S4：将各检测样放置于恒定暖风机中进行烘干，取出烘干后的检测样，分别测量此时检测样的尺寸A3及重量H3； S5：分别获取不同湿度浸润条件下检测样的缩水率S； S6：构建缩水数据模型，输入不同湿度浸润条件下的缩水率S，获取检测样第一缩水影响因子； S7：构建重量影响数据模型，基于重量H1及重量H3获取重量影响因子，即检测样第二缩水影响因子； S8：构建双模型影响缩水率获取模型，输入所述第一缩水影响因子及所述第二缩水影响因子，获取检测样综合缩水率S综； S9：对比所述综合缩水率S综及缩水合格率参数，判断当前样本缩水率是否合格； 其中，将各检测样悬空放置于恒定暖风机中进行烘干； 其中，暖风机设置的烘干温度及烘干时间分别为： 其中，T为烘干温度，℃；t为烘干总时长，min；ρ为检测样的纤维密度，gcm3；A2为浸润完成后检测样的尺寸，cm2；H1为浸润前检测样的重量，g；H2为浸润后检测样的重量，g； 其中，暖风机设置烘干温度及烘干时间时所参照的基础映射标准为：10cm2检测样的烘干温度设定为35℃、烘干总时长设定为60min；50g浸润检测样的烘干温度设定为45℃、烘干总时长设定为40min；纤维密度为1gcm3的浸润检测样烘干温度设定为40℃、烘干总时长设定为45min； 其中，构建的所述缩水数据模型具体为： 其中，δ为第一缩水影响因子，S30％为湿度RH30％进行浸润获取的缩水率，S50％为湿度RH50％进行浸润获取的缩水率，S70％为湿度RH70％进行浸润获取的缩水率，S100％为湿度RH100％进行浸润获取的缩水率，1.32、1.47、1.41、1.65、1.66为动态调整常数，dx为积分运算且积分常数为0； 其中，构建的所述重量影响数据模型具体为： 其中，η为第二缩水影响因子；H1，RH30％为RH30％浸润条件选择的检测样的初始重量，g；H1，RH50％为RH50％浸润条件选择的检测样的初始重量，g；H1，RH70％为RH70％浸润条件选择的检测样的初始重量，g；H1，RH100％为RH100％浸润条件选择的检测样的初始重量，g；H3，RH30％为RH30％浸润条件下检测样烘干后的重量，g；H3，RH50％为RH50％浸润条件下检测样烘干后的重量，g；H3，RH70％为RH70％浸润条件下检测样烘干后的重量，g；H3，RH100％为RH100％浸润条件下检测样烘干后的重量，g；1.07、1.24、1.18、1.181、1.30为动态调整常数，dx为积分运算且积分常数为0； 其中，构建的所述双模型影响缩水率获取模型具体为： 其中，γ为综合缩水率S综；δ为第一缩水影响因子；η为第二缩水影响因子；1.32、0.87、1.380、1.381为动态调整常数，dx为积分运算且积分常数为0。

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