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龙图腾网获悉新凤鸣集团股份有限公司;桐乡市中鸿新材料有限公司;桐乡市中维化纤有限公司;浙江瑞盛科新材料研究院有限公司申请的专利基于图像处理技术的涤纶长丝毛丝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：CN119887620B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202411708982.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于图像处理技术的涤纶长丝毛丝检测方法及系统是由庄耀中;张雪丰;庄雪元;朱云强;金洁;薛浩杰;归云飞;杨忠杰;倪冬冬;钱宇杰;杨亚芬;褚新良;马维铮设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像处理技术的涤纶长丝毛丝检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于图像处理技术的涤纶长丝毛丝检测方法及系统，涉及化纤质量检测技术领域，本发明分别采集在可见光和近红外光两种光源照射下的涤纶长丝图像，将图像进行预处理后进行加权平均生成综合图像，并利用边缘检测和灰度共生矩阵提取边缘和纹理特征，进而构建综合特征向量；通过深度学习网络对已知毛丝分布的样品进行训练，生成毛丝检测模型；最后实时采集待检测样品的图像并生成对应的综合特征向量，输入训练好的毛丝检测模型判断毛丝的分布情况。该方法结合了图像处理和深度学习技术，实现了对涤纶长丝毛丝的精准检测。

本发明授权基于图像处理技术的涤纶长丝毛丝检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像处理技术的涤纶长丝毛丝检测方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤1：将一盏可见光LED灯和一盏近红外LED灯并排安装在涤纶长丝生产线正上方，确保正对涤纶长丝的运行轨迹，并保持与涤纶长丝生产线的距离为50~100cm； 步骤2：将已知毛丝分布数据的涤纶长丝样品经过可见光LED灯和近红外LED灯的照射区域，采集可见光图像和近红外图像，将采集的图像缩放为224×224大小，去噪之后将图像转化为灰度图像，分别设为第一识别图像和第二识别图像，在第一识别图像中建立平面直角坐标系，并将第二识别图像与第一识别图像在坐标系中一一映射； 步骤3：将第一识别图像和第二识别图像的像素点灰度值进行加权平均，通过图像融合生成综合图像； 步骤4：通过canny边缘检测提取综合图像的边缘像素点，生成综合图像的边缘像素图，基于灰度共生矩阵提取综合图像的纹理特征，基于边缘像素图生成边缘特征向量，基于纹理特征生成纹理特征向量，结合边缘特征向量和纹理特征向量生成综合特征向量； 步骤5：生成深度学习网络，以涤纶长丝样品的综合特征向量作为输入，毛丝分布数据作为标签，输入到深度学习网络中进行训练，得到输入值为综合特征向量，输出值为毛丝分布数据的毛丝检测模型； 步骤6：实时采集待检测涤纶长丝的可见光图像和近红外图像，按照上述步骤生成综合特征向量后，将综合特征向量输入到训练好的毛丝检测模型中，输出待检测涤纶长丝的毛丝分布数据； 对像素点的加权平均所依据的公式为： 其中，表示综合图像中坐标为的像素点灰度值，表示第一识别图像中坐标为的像素点灰度值，表示第二识别图像中坐标为的像素点灰度值，表示第一识别图像的像素点在图像融合中的占比权重； 生成综合特征向量所依据的原理为： 生成边缘特征向量所依据的公式为： 其中，表示边缘像素点的平均边缘强度，表示边缘像素图中像素点的坐标，表示边缘像素图水平方向的像素数，表示边缘像素图垂直方向的像素数，表示边缘像素图的总像素数，且，表示坐标为的边缘像素点的梯度幅值，表示边缘像素点的边缘标准差，表示边缘特征向量； 生成纹理特征向量所依据的公式为： 其中，表示纹理特征向量，分别表示综合图像的对比度、能量和同质性； 生成的综合特征向量为： 其中，表示综合特征向量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人新凤鸣集团股份有限公司;桐乡市中鸿新材料有限公司;桐乡市中维化纤有限公司;浙江瑞盛科新材料研究院有限公司，其通讯地址为：314513 浙江省嘉兴市桐乡市洲泉工业区德胜路888号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。