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龙图腾网获悉浙江工业大学;新凤鸣集团股份有限公司申请的专利一种织物表面缺陷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：CN116823716B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202310373080.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种织物表面缺陷检测方法是由高飞;曹晓璐;张元鸣;程振波;庄耀中;章四夕;沈孙强;施耀飞设计研发完成，并于2023-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种织物表面缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及工业缺陷检测技术领域，具体公开了一种织物表面缺陷的检测方法，本发明首先对织物缺陷图像作预处理，采用CSP_Darknet53网络模型做初始的特征提取，再采用DCSPPF模块以保留更多缺陷信息，最后采用DCPANet模块实现进一步的特征融合，得到三张大小不同的特征图送入三个检测头，输出织物图像缺陷的检测框；本发明能够检测出织物表面的各种缺陷，能够在一定程度上克服小目标缺陷信息的丢失，也对多尺度的缺陷信息有更好的鲁棒性，从而实现织物缺陷检测精度的提升，降低织物成本的损失，这对织物生产有重要的意义。

本发明授权一种织物表面缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种织物表面缺陷的检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1:对织物缺陷图像的预处理； 步骤2：采用CSP_Darknet53网络模型对织物缺陷图像进行特征提取得到特征图f0，其中，每经过一次CSP模块处理得到一个特征图bi，i表示第i次经过CSP模块处理,i＝1,2,3,4； 步骤3：将特征图b4送入DCSPPF模块，得到特征图f5； 步骤4：将特征图f5送入DCPANet模块做进一步的特征融合，得到三张大小不同的特征图fs、fm、fb； 步骤5：将三张不同大小的特征图fb、fm、fs分别送入网络的三个检测头d1、d2、d3，分别检测大目标、中目标和小目标，得到织物图像中缺陷的检测框，检测框包含类别、置信度和定位信息，三个检测头d1、d2、d3均由单个卷积层构成，其损失函数均为式1所示： Loss＝λ1Lcls+λ2Lobj+λ3Lloc1 其中，λ1，λ2，λ3为平衡系数，分类损失Lcls和置信度损失Lobj均采用BCEloss，检测框的定位损失Lloc采用CIoUloss，如式2所示： 其中，c、cgt分别表示预测类别和真实类别，p、piou分别表示检测框所预测的置信度分数和检测框与真实框的IoU值，b、bgt分别表示检测框和真实框的中心点，ρ表示两个中心点间的欧式距离，l表示能够同时包含检测框和真实框的最小闭包区域的对角线距离，α为权重系数，v表示长宽比的相似性并根据式3进行计算： 其中，w、wgt分别表示检测框和真实框的宽，h、hgt分别表示检测框和真实框的高； 步骤6:采用非极大值抑制操作移除同一目标的重复检测框。

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