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龙图腾网获悉武汉纺织大学申请的专利一种织物瑕疵检测模型建立方法和织物瑕疵检测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：CN115661022B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202210737185.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种织物瑕疵检测模型建立方法和织物瑕疵检测方法是由张俊杰;李小庆;袁桦;陈君;刘凯旋;何儒汉;彭涛设计研发完成，并于2022-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种织物瑕疵检测模型建立方法和织物瑕疵检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种织物瑕疵检测模型建立方法和织物瑕疵检测方法。包括：步骤1，获取分别与不同瑕疵类型对应的织物图片，并对织物图片进行频域增广处理，获得具有频域偏好特征的特征图片；步骤2，采用特征提取网络对特征图片进行特征提取，获得提取特征；步骤3，根据提取特征以及与瑕疵对应的目标区域对预选框进行筛选和尺寸调整，获得建议框；步骤4，基于提取特征以及建议框，通过预设级联网络对瑕疵进行分类与定位；步骤5，重复步骤2至步骤4，采用反向传播方法更新模型参数，获得织物瑕疵检测模型。本发明的技术方案有助于提高织物瑕疵检测的准确性和有效性。

本发明授权一种织物瑕疵检测模型建立方法和织物瑕疵检测方法在权利要求书中公布了：1.一种织物瑕疵检测模型建立方法，其特征在于，包括： 步骤1，获取分别与不同瑕疵类型对应的织物图片，并对所述织物图片进行频域增广处理，获得具有频域偏好特征的特征图片； 步骤2，采用特征提取网络对所述特征图片进行特征提取，获得提取特征，其中，所述特征提取网络包括结合频域通道注意力机制的卷积神经网络； 步骤3，根据所述提取特征以及与瑕疵对应的目标区域对预选框进行筛选和尺寸调整，获得建议框，其中，所述预选框为针对所述特征图片的各像素点设置的预设尺寸的选框； 步骤4，基于所述提取特征以及所述建议框，通过预设级联网络对瑕疵进行分类与定位； 步骤5，重复所述步骤2至所述步骤4，采用反向传播方法更新模型参数，获得织物瑕疵检测模型； 所述对所述织物图片进行频域增广处理，获得具有频域偏好特征的特征图片包括： 对所述织物图片的单通道像素矩阵进行傅里叶变换并中心化处理，获得靠近中心的相对低频像素矩阵以及远离中心的相对高频像素矩阵； 以所述相对高频像素矩阵的重心以及预设半径确定圆形区域，根据所述圆形区域确定相对低频信息和相对高频信息； 对所述相对低频信息或所述相对高频信息进行逆傅里叶变换，获得具有频域偏好特征的所述特征图片； 所述采用特征提取网络对所述特征图片进行特征提取包括： 对于通过所述卷积神经网络的下采样获取的特征映射，按照通道维度划分为可被通道整除的多个部分； 对于每一部分，利用二维离散余弦变换转换为多块频域分量； 分别测试各所述频域分量作为通道注意力处理的结果，选择符合预设标准的频域结果作为最终通道注意力的预处理结果； 按通道依次连接所有所述预处理结果，获得预处理频域分量； 所述预设级联网络包括三个R-CNN网络，其中，三个所述R-CNN网络的IoU阈值各不相同。

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