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龙图腾网获悉绍兴标哥针纺有限公司申请的专利一种基于工业数据的家纺面料生产质量监控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：CN119358850B 。

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：202411932788.X，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于工业数据的家纺面料生产质量监控方法及系统是由金玉城;尹飞飞;徐亚平设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于工业数据的家纺面料生产质量监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及家纺面料生产质量监控技术领域，具体为一种基于工业数据的家纺面料生产质量监控方法及系统。包括：首先，通过获取计划成品信息，从模板库中选择家纺面料模板，并计算其与计划成品的差异度。根据差异度，确定初始设备参数，并利用这些参数对设备进行设置。接下来，生产过程中采用家纺面料质量监测模型对目标家纺面料进行图像采集、处理与分析，识别并分离图像中的底层与顶层。质量监测包括对底层与顶层图像的特征分析，判断合格度，并生成合格度向量。若监测结果存在质量问题，则调整设备参数，并持续进行质量监控。最终，通过推演模型依据不合格数据更新设备参数，确保生产质量以及降低不合格产品数量。

本发明授权一种基于工业数据的家纺面料生产质量监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于工业数据的家纺面料生产质量监控方法，其特征在于，包括：获取待加工家纺面料的计划成品信息；根据计划成品信息，获取初始设备参数；利用初始设备参数对设备进行设置；将待加工家纺面料作为目标对象进行生产；采用家纺面料质量监测模型对目标对象进行质量监测，包括：采集层，用于采集监测过程中的目标对象图像；预处理层，用于对目标对象图像进行图像处理，得到标准目标对象图像； 识别分离层，用于识别以及分离标准目标对象图像的底层和顶层，具体过程包括：通过识别框从标准目标对象图像的左上角开始，进行横向移动，得到识别框图像以及识别框坐标；提取识别框图像的特征，得到第一特征向量；将第一特征向量输入至分类模型中，得到分类结果；根据分类结果对标准目标对象图像进行裁剪，得到底层图像和顶层图像；质量监测层：用于对底层图像和顶层图像进行质量监测； 输出层，用于输出质量监测层的监测结果； 当监测结果不存在质量问题时，保持当前生产步骤的初始设备参数不变；当监测结果存在质量问题时，调整当前生产步骤的初始设备参数作为设备调整参数，并持续进行质量监控； 初始设备参数的获取过程包括：根据计划成品信息从模板库中选择家纺面料模板；计算计划成品信息与家纺面料模板的差异度； 当差异度为0时，将家纺面料模板的标准设备参数作为待加工家纺面料的初始设备参数； 当差异度不为0时，计算待加工家纺面料与家纺面料模板的偏差值，并构建家纺面料偏差矩阵；根据家纺面料偏差矩阵中的偏差值，得到各生产步骤的设备属性； 建立家纺面料模板的设备属性与标准设备参数的设备--参数映射；通过设备参数修正函数获取标准设备修正参数； 质量监测层包括：底层质量监测子层、顶层质量监测子层和联合质量监测子层；其中，质量监测层的具体过程包括：将底层图像输入至底层质量监测子层，获取目标对象底层特征；将目标对象底层特征进行底层质量分析，得到面料底层合格度向量；当面料底层合格度向量中任意一项合格度不符合底层标准，标记底层不合格类型，并获取对应的不合格底层数据； 将顶层图像输入至顶层质量监测子层，获取目标对象顶层特征；将目标对象顶层特征进行顶层质量分析，得到面料顶层合格度向量；当面料顶层合格度向量中任意一项合格度不符合顶层标准，标记顶层不合格类型，并获取对应的不合格顶层数据； 将底层图像和顶层图像输入至联合质量监测子层，并按照标准目标对象图像进行图像叠加，得到目标对象联合图像；提取目标对象联合图像的联合特征；计算联合特征与当前生产期望的期望误差，构建生产误差向量；当生产误差向量的综合误差值超过误差容忍度，标记联合不合格类型，并获取对应的不合格联合数据。

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