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龙图腾网获悉科大讯飞华南人工智能研究院(广州)有限公司申请的专利一种纺织品瑕疵分类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：CN119313943B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411301716.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种纺织品瑕疵分类检测方法是由陈彬;尹力;叶国伟;邓雅文;廖森平;马骥腾设计研发完成，并于2024-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种纺织品瑕疵分类检测方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种纺织品瑕疵分类检测方法，包括：根据纺织品纱线运动速度参数和探测器接收灵敏度，调节X射线源辐射强度，通过高速图像采集系统获取高分辨率、高信噪比的纱线透视图像序列；将多维缺陷特征向量输入预训练的支持向量机分类器，对纱线缺陷类型进行初步判别，若分类置信度高于预设阈值，则确定缺陷类别；若缺陷类别为纤维断裂缺陷，则通过断裂程度量化方法计算断裂点位置和断裂严重程度，若缺陷类别为纤维缠结缺陷，则分析缠结区域大小和密度分布，若缺陷类别为杂质缺陷，则估算杂质颗粒尺寸。

本发明授权一种纺织品瑕疵分类检测方法在权利要求书中公布了：1.一种纺织品瑕疵分类检测方法，其特征在于，所述方法包括：根据纺织品纱线运动速度参数和探测器接收灵敏度，调节X射线源辐射强度，通过高速图像采集系统获取高分辨率、高信噪比的纱线透视图像序列；针对采集到的原始透视图像序列，利用图像畸变校正方法进行去噪和增强处理，得到质量优化后的纱线二维投影图像序列，将纱线二维投影图像序列合成纱线内部三维结构体素模型，通过体素分割提取潜在纱线缺陷区域；对提取的潜在纱线缺陷区域进行形态学运算和连通域分析，获得精确的三维缺陷候选区域，从三维缺陷候选区域中计算缺陷形状特征参数、缺陷纹理特征参数和缺陷密度特征参数，构建多维缺陷特征向量；将多维缺陷特征向量输入预训练的支持向量机分类器，对纱线缺陷类型进行初步判别，若分类置信度高于预设阈值，则确定缺陷类别；若缺陷类别为纤维断裂缺陷，则通过断裂程度量化方法计算断裂点位置和断裂严重程度，若缺陷类别为纤维缠结缺陷，则分析缠结区域大小和密度分布，若缺陷类别为杂质缺陷，则估算杂质颗粒尺寸；综合分析纱线缺陷类型、数量、分布和严重程度因素，构建纱线质量评估模型，计算纱线整体质量得分，若质量得分低于预设纱线质量评估标准，则判定该纱线为不合格品，实现纺织品纱线的瑕疵分类检测。

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