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龙图腾网恭喜福建宇邦纺织科技有限公司申请的专利基于多模型的印花布花型质量监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：CN119648699B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510169887.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于多模型的印花布花型质量监测方法是由王明辉;陈建雄;舒万红设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模型的印花布花型质量监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多模型的印花布花型质量监测方法，包括以下步骤：S1:采用多光谱相机进行图像采集，获取印花布多光谱图像数据，并预处理；S2:引入生成对抗网络GAN，利用GAN中的生成器来增强图像质量，包括去噪和细节增强；S3:将SwinTransformer与动态卷积结合，构建图像分割模型，并基于图像分割模型，进行印花布的精确分割，提取出各个印花区域；S4:根据分割后的图像数据，获取印花的颜色、纹理和花型特征，并构建融合特征；S5:构建印花布花型检测模型，基于融合特征识别出不符合质量要求的异常花型，并根据印花布花型检测模型的检测结果，获取印花布的质量评分。本发明实现对印花布精确的分割和特征提取，并通过融合多种特征信息实现全面的质量检测。

本发明授权基于多模型的印花布花型质量监测方法在权利要求书中公布了：1.基于多模型的印花布花型质量监测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1:采用多光谱相机进行图像采集，获取印花布多光谱图像数据，并预处理；S2:引入生成对抗网络GAN，利用GAN中的生成器来增强图像质量，包括去噪和细节增强，提高图像的输入质量,具体如下：所述GAN包括生成器和判别器，具体如下：生成器包括输入层、残差块和输出层；输入层：接受预处理后的多光谱图像作为输入x；残差块：用来保持和处理细节，减轻过拟合；在生成器的多个层之间加入跳跃连接，以保持低层次细节特征；输出层：最终生成一张增强后的单波段图像或多波段图像；判别器：采用多层的卷积网络，通过逐步缩小的卷积运算实现下采样，最终输出对生成图像的真实性判断；所述GAN的对抗性损失： ；其中，为判别器D对输入为真实样本x的输出概率，为判别器D对生成样本Gz的输出概率；为真实数据样本的期望损失；为生成数据样本的期望损失；使用均方误差作为内容损失，确保生成图像的基本结构与标准一致： ；其中，为对输入输出对x,y的期望;y为输入数据x对应的真实目标图像；表示向量的欧几里得范数；为输入数据x对应的生成样本；总损失结合对抗性损失和内容损失，以平衡图像真实性与细节保真： ；其中，和为损失权重;S3:将SwinTransformer与动态卷积结合，构建图像分割模型，并基于图像分割模型，进行印花布的精确分割，提取出各个印花区域；S4:根据分割后的图像数据，获取印花的颜色、纹理和花型特征，并构建融合特征；S5:构建印花布花型检测模型，基于融合特征识别出不符合质量要求的异常花型，并根据印花布花型检测模型的检测结果，获取印花布的质量评分；所述S5具体为：基于One-ClassSVM构建印花布花型检测模型，对于待测样本，计算其偏离度，即对其相对于超平面的距离的度量： ；其中，是权重向量，是One-ClassSVM中用于定义超平面的参数；为RBF核函数；ρ为偏置项；根据质量评分Q，反映样本的质量好坏，设偏离度越小，质量越高 ；其中，α缩放参数。

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