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龙图腾网获悉东华大学申请的专利一种面向印花面料疵点视觉检测的因果机器学习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：CN116883379B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202310904399.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种面向印花面料疵点视觉检测的因果机器学习方法是由汪俊亮;梁天飚;张洁设计研发完成，并于2023-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向印花面料疵点视觉检测的因果机器学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向印花面料疵点视觉检测的深度学习方法，其特征在于，通过在印花面料疵点检测端搭建视觉采集设备，收集印花面料图像的正负样本数据并分别构建缺陷数据集和印花数据集；利用印花数据集训练任意选定的卷积神经网络，通过最小化损失函数优化模型的参数，实现对于印花面料背景花纹特征的学习，并保存模型的最终参数；利用缺陷数据集训练任意选定的卷积神经网络，在模型的训练过程计算多个尺度的特征差异并最终整合加权给损失函数，利用加权损失函数优化模型的参数，实现对于疵点特征的精准学习与检测。本发明可以实现存在背景花纹视觉干扰的印花面料的疵点精准识别与检测。

本发明授权一种面向印花面料疵点视觉检测的因果机器学习方法在权利要求书中公布了：1.一种面向印花面料疵点视觉检测的因果机器学习方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、对印花面料疵点视觉检测任务进行因果推理，构建结构因果模型，分析得到可以精准识别疵点的因果干预策略PL|doD： PL|doD＝PL|BPL|D,B 式中：P、D、B以及L分别代表像素矩阵、疵点特征、花纹特征以及瑕疵面料标签； 步骤2、通过在印花面料疵点检测端搭建视觉采集设备，收集印花面料图像的正负样本数据并分别构建包含正常以及有瑕疵印花面料图像的缺陷数据集D和仅包含正常印花面料图像的印花数据集D'： D＝{x1,y1,...,xn,yn} D'＝{x'1,y'1,...,x'n,y'n} 式中，xn和x'n分别表示不同数据集的第n个图像，yn和y'n分别表示不同数据集第n个图像的标签；doD表示对缺陷特征这一可观测变量的混淆因子进行因果干预；PL|B为因果干预策略的第一部分，表示检测模型的特征空间中仅存在背景花纹特征；PL|D,B为因果干预策略的第二部分，表示检测模型在特征空间同时存在缺陷特征与背景花纹特征的情况下预测瑕疵织物标签； 步骤3、利用印花数据集D'训练任意选定的具有k个下采样操作的卷积神经网络F'，通过最小化损失函数优化卷积神经网络F'的参数θ'，实现对于印花面料背景花纹特征的学习，并保存卷积神经网络F'的最终参数θ'，从而完成因果干预策略的第一部分； 步骤4、利用缺陷数据集D训练任意选定的具有k个下采样操作的卷积神经网络F，卷积神经网络F与卷积神经网络F'的结构一致，在卷积神经网络F的训练过程计算k个尺度的特征差异实现多尺度的特征因果干预，并最终整合因果关系权重构建损失函数，利用加权损失函数优化卷积神经网络F的参数θ，实现对于疵点特征的精准学习与检测，并保存卷积神经网络F的最终参数，从而完成因果干预策略的第二部分，包括以下步骤： 步骤401、为了完成因果干预策略的PL|D,B，即对背景花纹特征和缺陷特征的采集并对数据图像的标签进行预测，利用缺陷数据集D训练任意一个具有k个下采样操作的卷积神经网络F，卷积神经网络F与卷积神经网络F'的结构一致： F＝{f1,...,fk} 式中，fk代表卷积神经网络F第k个采样阶段的输出； 步骤402、设定卷积神经网络F的训练轮数E、输入的数据批次量B；对于任意一轮训练的任意一个批次的数据，分别以特征差分的形式计算卷积神经网络F'与卷积神经网络F对应k个维度的特征差异Sk，实现对于k个维度特征级别的因果干预： Sk＝Φaavg_pfk-f'θ'k 式中，Φaavg_p·表示自适应均值池化操作，f'θ'k表示步骤304中已经训练好的卷积神经网络F’，此时其不进行输入图像的标签预测，只进行端到端的特征提取； 步骤403、整合k个维度的特征差异Sk计算得到因果关系权重Sc： 式中，ωi表示第i个维度的整合参数； 步骤404、根据因果关系权重Sc构建卷积神经网络F的损失函数L，并计算预测值与真实值的损失： 步骤405、在每一轮训练后，对卷积神经网络F的参数θ进行优化： 式中，θ'表示优化后的卷积神经网络F的参数； 步骤406、保存E轮训练后卷积神经网络F的最终参数θ，训练结束。

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