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龙图腾网获悉上海海关工业品与原材料检测技术中心;浙江理工大学申请的专利一种织物外观平整度智能视觉评级装置与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：CN119477857B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411584745.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种织物外观平整度智能视觉评级装置与方法是由袁志磊;徐平华;费静;王维璐;李佳设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种织物外观平整度智能视觉评级装置与方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种织物外观平整度智能视觉评级装置与方法，该方法包括：S1：织物图像采集；S2：织物图像预处理；S3：相机标定与图像校正；S4：特征提取与匹配；S5：立体匹配与深度估计；S6：三维重建；S7：织物外观平整度评级；本发明基于机器视觉技术，在快速重建织物表观形态的基础上，构建一种自动化处理织物深度图像差异的客观评级方法，以提升织物平整度检测的效率和准确性，为织物质量评估提供更为可靠和客观的依据。

本发明授权一种织物外观平整度智能视觉评级装置与方法在权利要求书中公布了：1.一种织物外观平整度智能视觉评级方法，其特征在于包括如下步骤： S1：织物图像采集； S2：织物图像预处理； S3：相机标定与图像校正：采用了棋盘格标定法，获取双目立体相机的内参和外参参数，建立相机成像的几何模型；通过标定，获得左右相机之间的平移向量和旋转向量，以此为基础进行对极几何校正，消除因镜头畸变导致的图像扭曲,确保图像间的极线约束，为三维重建提供基础数据； S4：特征提取与匹配：基于深度学习的方法，采用全局卷积神经网络作为特征提取器，从织物左右图像对中提取用于后续匹配的特征点或特征区域；随后，建立织物左右图像中特征点或特征区域之间的对应关系，利用特征之间的相似性或距离度量进行匹配，构建特征相关金字塔，以在不同尺度上捕捉特征之间的相关性；使用特征相关金字塔中的信息，计算织物左右图像特征之间的匹配代价；同时引入竞争机制，比较不同特征之间的匹配程度，选择最优匹配； S5：立体匹配与深度估计：立体匹配是根据特征匹配的结果，计算织物左右图像中对应点之间的水平位移，即视差值；随后，在深度估计阶段，利用相机参数和视差-深度转换公式，将计算得到的视差值转换为深度值，从而构建出深度图； S6：三维重建：依据深度图和相机参数，生成织物的三维点云结构，而后进行点云处理、三角网格模型生成、后处理、可视化分析与展示； S7：织物外观平整度评级：基于重建得到的织物三维点云数据，深入分析织物表面的三维空间形貌，进而对织物的外观平整度进行等级分类。

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上海海关工业品与原材料检测技术中心;浙江理工大学，其通讯地址为：201315 上海市浦东新区沔北路299号4号楼506室；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”。

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