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龙图腾网获悉浙江视科仪器有限公司;浙江智彩科技有限公司申请的专利基于CNN - Transformer融合模型的纺织品色牢度自动评级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：CN119850607B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510323086.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于CNN - Transformer融合模型的纺织品色牢度自动评级方法及系统是由阮秀凯;崔桂华;闫正兵;吴享泽设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CNN - Transformer融合模型的纺织品色牢度自动评级方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于CNN‑Transformer融合模型的纺织品色牢度自动评级方法及系统,涉及纺织品数字化检测技术领域，首先进行数据采集与预处理。接着，利用CNN‑Transformer融合模型进行特征提取与评级。融合两者特征后，经注意力机制加权，由全连接层分类，Softmax函数确定色牢度等级概率。同时，采用交叉熵损失函数结合标签平滑技术，利用Adam优化器并配合学习率衰减策略训练模型。最后，对评级结果进行置信度评估和结果修正，实现自动化、高精度的纺织品色牢度评级，有效解决现有评级方法存在的准确性差、一致性低以及难以适配精细评级标准等问题。

本发明授权基于CNN - Transformer融合模型的纺织品色牢度自动评级方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于CNN-Transformer融合模型的纺织品色牢度自动评级方法，其特征在于：其包括以下步骤： S1利用高分辨率RGB彩色工业相机，在标准D65光源环境下采集纺织品的图像数据，其中，代表图像像素的坐标，表示像素点的颜色值，以RGB色彩空间记录，、、为RGB图像中像素点的红、绿、蓝通道值，并对图像的灰度数据及光谱数据进行预处理； S2构建CNN模块，通过多个卷积层、池化层和激活函数的交替堆叠，输出包含纺织品图像的局部纹理及颜色变化的局部特征； S3重塑CNN模块输出的特征图，并使其符合Transformer的输入要求，再输入到Transformer模块，经过Transformer模块处理后，并通过引入位置编码，获取包含全局颜色分布和图案结构特征的全局特征； S4将CNN模块提取的局部特征和Transformer模块提取的全局特征进行融合，并将融合特征经注意力机制加权后输入全连接层，通过Softmax函数计算色牢度等级概率，输出最大概率对应的色牢度等级； S5采用交叉熵损失函数结合标签平滑技术训练模型，利用Adam优化器及学习率衰减策略优化模型参数，并通过数据增强与模型集成提升泛化能力；对评级结果进行置信度评估，若置信度低于阈值则触发修正机制， S4中，将CNN模块提取的局部特征和Transformer模块提取的全局特征进行融合，采用拼接方式得到融合特征，并利用注意力机制对融合特征进行加权，所述注意力机制的权重通过可学习参数动态调整， S5中，模型集成采用投票法，训练多个不同初始化的CNN-Transformer融合模型，统计各模型的预测结果并选取得票最多的等级作为最终评级结果。

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