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龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利一种提花针织物疵点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：CN115937173B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202211672632.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种提花针织物疵点检测方法是由史伟民;汝欣;李建强;彭来湖;简强设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种提花针织物疵点检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种提花针织物疵点检测方法，属于图像检测领域，方法包括：将获取的织物图像分为纹理区域和疵点区域；提取织物图像的灰度梯度矩阵，计算纹理区域的第一梯度阈值，疵点区域的第二梯度阈值；构建扩散系数函数，对织物图像分区域扩散，将得到的扩散织物图像均分为多个图像分块，计算各图像分块的均值，并选取最大均值和最小均值；构建改进LBP算法，将LBP灰度特征值、局部熵值和相关性值，分别采用去邻域减行均值法计算出对应的新特征值，归一化至预设区间；根据各个特征图对应的权重，计算各个特征图对应的融合系数，融合得到重构特征图；采用区域生长分割算法提取疵点边缘和整体形态得到疵点分割区域，并将疵点分割区域进行二值化输出。

本发明授权一种提花针织物疵点检测方法在权利要求书中公布了：1.一种提花针织物疵点检测方法，其特征在于，包括： S101：获取织物图像，根据预设梯度值将所述织物图像分为纹理区域和疵点区域； S102：提取所述织物图像的灰度梯度矩阵，通过概率子集法计算所述纹理区域的第一梯度阈值，通过相关性准则法计算所述疵点区域的第二梯度阈值； S103：根据所述第一梯度阈值、所述第二梯度阈值和所述预设梯度值，构建扩散系数函数，对所述纹理区域和所述疵点区域进行分区域扩散，得到扩散织物图像； S104：将所述扩散织物图像均分为多个图像分块，计算各所述图像分块特征值的均值，选取最大均值和最小均值； S105：根据所述第二梯度阈值、所述最大均值和所述最小均值，设定自动化阈值，构建改进LBP算法，提取所述扩散织物图像的LBP灰度特征值，得到LBP灰度特征图； S106：计算所述扩散织物图像中各像素点的局部熵值，得到局部熵特征图，并计算所述扩散织物图像中各像素点的相关性值，得到相关性特征图； S107：将所述LBP灰度特征值、所述局部熵值和所述相关性值，分别采用去邻域减行均值法计算出对应的目标LBP灰度特征值、目标局部熵值和目标相关性值； S108：将所述目标LBP灰度特征值、所述目标局部熵值和所述目标相关性值归一化至预设区间，得到归一化目标LBP灰度特征值、归一化目标局部熵值和归一化目标相关性值； S109：根据所述LBP灰度特征图中的归一化目标LBP灰度特征值、峰值区域特征值和非峰值区域特征值，计算所述LBP灰度特征图对应的权重，以此类推，计算所述局部熵特征图对应的权重和所述相关性特征图对应的权重； S110：根据各个特征图对应的权重，计算各个特征图对应的融合系数，将各个特征图和对应的所述融合系数相乘，得到重构特征图； S111：定位所述重构特征图中的疵点区域所在的图像分块，采用区域生长分割算法提取疵点边缘和整体形态得到疵点分割区域，并将所述疵点分割区域进行二值化输出。

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