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龙图腾网恭喜西北工业大学申请的专利一种基于机器视觉的纤维织物表面缺陷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：CN116309367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202310142909.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器视觉的纤维织物表面缺陷检测方法是由李玉军;王洪帅;闫超;田亦瑶;李祎燊设计研发完成，并于2023-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的纤维织物表面缺陷检测方法在说明书摘要公布了：为了解决目前的织物表面缺陷检测方案不适用于纤维增强复合材料中的纤维织物缺陷识别的技术问题，本发明提出了一种基于机器视觉的纤维织物表面缺陷检测方法，能够在纤维织物制造过程中快速准确地判断其是否存在缺陷。本发明利用织物表面图像呈现出的明暗交替这一周期性特点，自动确定合适的滑动窗口尺寸，当滑动窗口在图像上逐像素滑动时，正常织物在滑动窗口内的明暗占比情况基本保持不变，异常织物在滑动窗口内明暗占比会发生变化，因此能够实现缺陷检测和定位。

本发明授权一种基于机器视觉的纤维织物表面缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的纤维织物表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采集图像在保持相机和织物相对位置不变、光照不变的环境下，捕获无缺陷的纤维织物图像和有缺陷的纤维织物图像，分别作为参考图像和测试图像；步骤2：图像处理2.1对所述参考图像依次进行图像旋转、灰度化、二值化处理及部分区域图像截取；2.2对所述测试图像依次进行图像旋转、灰度化、二值化及数据填充扩展处理；2.3对步骤2.1中截取的图像和步骤2.2数据填充扩展后的图像分别进行形态学处理操作，以降低噪声对图像的影响，使图像中织物的纹理更加明显，得到标准参考图像和标准测试图像；步骤3：获取织物编织周期计算并提取所述标准参考图像行和列方向的平均强度，利用提取的平均强度，判断并提取织物编织周期；步骤4：构建积分图像对所述标准测试图像进行边界填充以扩大其尺寸，并构建边界填充后的标准测试图像的积分图像；步骤5：构建特征图像利用步骤3得到的织物编织周期和步骤4得到的标准测试图像的积分图像，共同构建特征图像；步骤6：获取异常分割图像对步骤5构建的特征图像进行阈值分割及后处理，得到异常分割图像；步骤7：实际织物的缺陷定位和检测旋转步骤6得到的异常分割图像，旋转的方向与步骤2.2中测试图像的旋转方向相反、旋转角度相同，旋转后即可定位和检测织物缺陷。

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