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龙图腾网恭喜绍兴金楚印染有限公司申请的专利一种高染色涤纶面料的色变特征分析方法及系统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：CN119722654B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510179537.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种高染色涤纶面料的色变特征分析方法及系统是由肖振宇;肖卯发;杨超;周兰芬;王霞;董敏设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高染色涤纶面料的色变特征分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及纺织面料图像处理技术领域，具体为一种高染色涤纶面料的色变特征分析方法及系统。本发明首先，通过不同的测试条件对高染色涤纶面料样本进行测试并采集测试前后面料样本的多光谱图像；其次，利用图像处理算法对测试前后的多光谱图像进行预处理，以还原真实颜色；接着，计算测试前后面料样本的色差，并设定色变等级；然后，提取面料样本图像的色变特征，并通过GAN模型提取面料样本图像的潜在特征；最后，利用SVM模型对测试后面料样本图像进行色变等级分类和色差值预测，分析不同因素对高染色涤纶面料的色变影响。本发明结合GAN‑SVM模型对高染色涤纶面料进行色变特征分析，实现了精确的色变等级分类和色差值预测。

本发明授权一种高染色涤纶面料的色变特征分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种高染色涤纶面料的色变特征分析方法，其特征在于，包括：采集高染色涤纶面料样本的多光谱图像，得到原始面料样本图像；设定不同的测试条件对所述高染色涤纶面料样本进行处理，模拟高染色涤纶面料在染色和实际使用过程中遭受的外界因素影响，得到测试高染色涤纶面料样本；所述测试条件包括：染色温度条件、固色时间条件、助剂条件、曝晒条件、摩擦条件、汗渍条件和水洗条件；所述染色温度条件包括：设定不同的温度进行染色，以达到不同的染色效果；所述固色时间条件包括：设定不同的固色时间进行测试，以达到不同的固色效果；所述助剂条件包括：加入不同种类的助剂进行染色；所述曝晒条件包括：将所述高染色涤纶面料样本暴露在自然光下进行测试，设定不同的曝晒时间；所述摩擦条件包括：使用标准摩擦仪对所述高染色涤纶面料样本进行摩擦测试，设定不同的摩擦次数；所述汗渍条件包括：使用人工汗液对所述高染色涤纶面料样本进行测试；所述水洗条件包括：使用不同洗涤方式进行水洗测试；采集所述测试高染色涤纶面料样本的多光谱图像，得到测试面料样本图像；利用图像处理算法对所述原始面料样本图像和所述测试面料样本图像进行预处理，得到标准原始面料样本图像和标准测试面料样本图像；计算所述标准原始面料样本图像和标准测试面料样本图像的色差，并设定色变等级；根据所述标准测试面料样本图像进行色变特征提取，所述色变特征包括：第一颜色特征、第一纹理特征和多光谱特征；通过GAN模型根据不同的测试条件生成模拟测试图像，提取所述生成模拟测试图像的GAN潜在特征，包括：第二纹理特征、第二颜色特征、结构变化、整体颜色分布和大尺度纹理变化；所述GAN模型的实施方式包括：输入所述标准原始面料样本图像和所述标准测试面料样本图像作为GAN模型的训练数据；通过生成器根据不同的测试条件生成与所述标准测试面料样本图像相似的模拟测试图像；通过判别器判断所述模拟测试图像的真实性；具体的训练过程为：固定判别器，训练生成器，生成模拟测试图像；固定生成器，训练判别器，判别生成器生成的所述模拟测试图像的真实性；通过GAN损失函数交替训练生成器和判别器，以生成与所述标准测试面料样本图像最相似的模拟测试图像；所述GAN模型训练完成后，通过生成器的中间层和判别器的高层卷积层获取所述标准测试面料样本图像的潜在特征，得到所述GAN潜在特征；将所述GAN潜在特征与所述色变特征结合，得到多维特征向量；根据所述多维特征向量，利用SVM模型对所述标准测试面料样本图像进行色变等级分类，以分析不同因素对高染色涤纶面料的色变影响；所述SVM模型的分类和预测过程包括：将所述多维特征向量输入所述SVM模型，并根据所述色变等级对所述标准测试面料样本图像进行标注；将所述标准测试面料样本图像分为训练集、验证集和测试集；选择RBF核作为核函数，并在所述验证集上通过交叉验证训练所述SVM模型和优化所述SVM模型的参数；通过训练好的所述SVM模型对所述测试集的所述标准测试面料样本图像进行色变等级分类和色差值预测，以分析不同因素对高染色涤纶面料的色变影响；通过计算准确率对所述SVM模型的色变等级分类结果进行评估；通过计算均方误差对所述SVM模型的色差值预测结果进行评估。

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