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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利基于扩展局部二值模式的纺织丝饼成型不良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：CN114511527B 。

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：202210080786.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于扩展局部二值模式的纺织丝饼成型不良缺陷检测方法是由屈磊;尚宏伟;刘伟;吴军;苗永春;邹恒东;丁鹏;苏晨设计研发完成，并于2022-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩展局部二值模式的纺织丝饼成型不良缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于扩展局部二值模式的纺织丝饼成型不良缺陷检测方法，包括：获取丝饼图像，图像降采样；图像分割和图像裁剪；仿射变换；获取数据集；通过扩展的LBP算法计算出训练集中各个图像的纹理特征向量；生成XML文件；计算出测试集中各个图像的纹理特征向量，SVM支持向量机对测试集正样本、负样本中每张图像的标签进行预测，并计算出预测准确率；对待检测的丝饼图像进行滑块预测；根据滑块预测的标签输出判断结果。本发明通过图像分割将最终的背景干扰去除，使得处理后的图像不再含有大量的干扰，解决了从停留在实验室的研究与验证阶段到能够直接使用到工业生产线中，本发明对纺织丝饼成型不良缺陷检测准确率高、耗时短。

本发明授权基于扩展局部二值模式的纺织丝饼成型不良缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扩展局部二值模式的纺织丝饼成型不良缺陷检测方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：（1）获取丝饼图像，进行降采样：读取文件夹中所有的丝饼图像，对丝饼图像的长和宽进行等大缩小；（2）进行图像分割和图像裁剪：对等大缩小后的丝饼图像进行图像分割后去除背景干扰，抠出所需图像；将抠出来的所需图像进行裁剪、切割成相同大小的图像；（3）进行仿射变换：将切割好的图像进行水平、垂直、水平垂直翻转；（4）获取数据集：将进行仿射变换后的图像中的正常图像定义为正样本，将具有成型不良的图像定义为负样本，正样本和负样本共同组成数据集，对数据集按7:3的比例划分为训练集和测试集；（5）通过扩展的LBP算法计算出训练集中各个图像的纹理特征向量：计算训练集中正样本和负样本图像的纹理特征向量，并且将训练集中正样本每张图像的标签设置为1，负样本每张图像的标签设置为-1；（6）使用SVM支持向量机对训练集正样本、负样本图像的纹理特征向量以及标签进行训练，生成一个XML文件；（7）通过扩展的LBP算法计算出测试集中各个图像的纹理特征向量，SVM支持向量机对测试集正样本、负样本中每张图像的标签进行预测，并计算出预测准确率；（8）对待检测的丝饼图像进行滑块预测：对待检测的丝饼图像进行降采样后抠出所需图像，然后使用与数据集中图像等大的滑块放在抠出的所需图像的最左上角，然后让滑块从上到下、从左往右进行滑动，当滑块处在所需图像上每个区域时，通过扩展的LBP算法计算出该滑块所处图像区域的纹理特征向量，并通过SVM支持向量机预测出该图像区域的标签；（9）根据滑块预测的标签输出判断结果：根据所预测的标签来判断待检测的丝饼图像所属类型，若标签为-1的个数大于10个的话，则判断待检测的丝饼图像属于成型不良图像，反之，若标签为-1的个数小于10个的话，则判断待检测的丝饼图像属于正常图像。

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