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龙图腾网获悉河海大学常州校区申请的专利一种基于图像处理与深度学习相结合的大丝束碳纤维缺陷检测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：CN116051502B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202310031701.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于图像处理与深度学习相结合的大丝束碳纤维缺陷检测方法及系统是由李威;王冬慧;陈雅洁;罗国庆设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像处理与深度学习相结合的大丝束碳纤维缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像处理与深度学习相结合的大丝束碳纤维缺陷检测方法及系统，该方法包括：采集大丝束碳纤维图像并进行预处理；基于预处理后的图像对大丝束碳纤维中断丝和纬线缺陷进行检测；对于不存在断丝和纬线缺陷的图像，判断缺陷区域，并基于缺陷区域的中心点从大丝束碳纤维原图中裁剪出缺陷图像；对裁剪的缺陷图像基于深度神经网络检测毛团缺陷和打结缺陷。本发明实现了对大丝束碳纤维缺陷检测和分类，提高了检出率和分类准确率，降低了误报率，减少了环境因素和人工拨动大丝束碳纤维的影响。

本发明授权一种基于图像处理与深度学习相结合的大丝束碳纤维缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像处理与深度学习相结合的大丝束碳纤维缺陷检测方法，其特征在于，包括： 采集大丝束碳纤维图像并进行预处理； 基于预处理后的图像对大丝束碳纤维中断丝和纬线缺陷进行检测，包括： 提取筛选后的各连通域区域宽度，如果存在连通域区域宽度大于整个图像宽度的一半则判断为纬线缺陷，否则不是纬线缺陷； 对筛选后的连通域区域取最小内接矩形； 对得到的最小内接矩形进行宽度延长，将筛选后的连通域区域与宽度延长后的区域进行相交得到交集区域； 将筛选后的连通域区域与所得到的交集区域做差，得到差值区域； 对所述差值区域进行打散，并计算打散后的连通域个数，若打散后的连通域个数大于等于2则判断为断丝缺陷，否则不为断丝缺陷； 对于不存在断丝和纬线缺陷的图像，判断缺陷区域，包括： 对预处理筛选后的各个连通域区域进行矩形度计算； 对于矩形度大于0.8的连通域区域，基于灰度均值判断缺陷区域，包括：对于矩形度大于0.8的连通域区域，计算连通域区域的灰度均值；若灰度均值大于50，则判断为缺陷区域，否则不是缺陷区域； 对于矩形度小于0.8的连通域区域，基于边缘提取及轮廓分割判断缺陷区域，包括：对于矩形度小于0.8的连通域区域，对连通域区域进行亚像素边缘提取； 采用直线对提取的边缘轮廓进行分割； 将分割后的亚像素边缘轮廓转化为区域，并对区域的特征坐标、角度和宽度进行范围限定，若存在符合限定范围的区域则是缺陷区域，反之不是缺陷区域； 以及， 对于矩形度小于0.8的连通域区域进行灰度均值计算，对该连通域区域未进行预处理的图像进行全局阈值分割，灰度阈值范围为[0，M0+15]，其中M0为原图像的灰度均值； 对全局阈值分割后的区域进行打散得到连通域，并对打散后的连通域进行面积范围、宽度范围、高度范围以及连通域中点坐标范围限定，若存在符合限定范围的连通域区域，则判断为缺陷区域；反之不是缺陷区域； 基于缺陷区域的中心点从大丝束碳纤维原图中裁剪出缺陷图像； 对裁剪的缺陷图像基于深度学习检测毛团缺陷和打结缺陷。

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