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龙图腾网获悉中国计量大学;湖州市质量技术监督检测研究院(湖州市纤维质量监测中心)申请的专利一种结合深度学习和图像处理的黄斑蚕茧识别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：CN114463309B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210123258.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种结合深度学习和图像处理的黄斑蚕茧识别方法是由李子印;郭大容;汪小东;叶飞;金君设计研发完成，并于2022-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合深度学习和图像处理的黄斑蚕茧识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合深度学习和图像处理的黄斑蚕茧识别方法，包括：建立包含上车茧和黄斑茧的蚕茧图片数据集；训练SE‑ResNet网络，待测图片送入训练好的网络进行预测；网络识别结果置信度大于等于75%的直接输出网络识别结果，置信度小于75%的进行图像处理二次识别；将图像转换为HSV格式，进行图像通道分类，在S饱和度单通道图片上蚕茧区域进行阈值分割，统计黄斑区域面积，统计S通道图片上统计黄斑区域平均像素值即黄斑的色彩饱和度；设定黄斑面积双阈值和黄斑色彩饱和度阈值，先进行面积双阈值判断，再进行黄色饱和度阈值判断，最后输出图像处理二次识别结果。本发明的结合深度学习和图像处理的黄斑蚕茧识别方法对黄斑蚕茧进行识别，可以节约人力成本，是一种不以检测者经验为转移的可定量定性的标准化检测方法。

本发明授权一种结合深度学习和图像处理的黄斑蚕茧识别方法在权利要求书中公布了：1.一种结合深度学习和图像处理的黄斑蚕茧识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.采集多张合格上车茧和不合格黄斑茧图片建立蚕茧图像数据集； S2.对蚕茧图像数据集进行扩充； S3.将蚕茧图像数据集按80%训练集和20%测试集送入SE-ResNet网络进行网络训练； S4.待测蚕茧图片输入SE-ResNet网络进行识别预测，预测结果置信度大于75%的直接输出识别结果，预测结果置信度不大于75%的进行数字图像处理二次识别； S5.对需要图像处理二次识别的图片，统计其黄斑区域的面积和黄斑区域黄色饱和度； S6.设定黄斑面积双阈值T2和T1，黄色饱和度阈值T0，若黄斑面积大于T2，则二次识别结果为黄斑茧；若黄斑面积小于T1，则二次识别结果为上车茧；若黄斑面积大于等于T1且小于等于T2，则判断黄色饱和度，若黄色饱和度大于T0，则二次识别结果为黄斑茧，若黄色饱和度小于等于T0，则二次识别结果为上车茧； S3中所述SE-ResNet网络层数为50层，给每张图片输出识别结果并且给出对应结果的置信度，所述SE-ResNet网络为ResNet网络增加特征压缩与激发模块； S5中将RGB格式的蚕茧图片转换为HSV格式，进行通道分离，分析S通道，对S通道图像二值化，统计黄斑区域的面积，并记录黄斑区域的S通道平均像素值即黄色饱和度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国计量大学;湖州市质量技术监督检测研究院(湖州市纤维质量监测中心)，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市下沙高教园区学源街258号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。