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龙图腾网恭喜郑州轻工业大学申请的专利一种棉花异性纤维在线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：CN114419011B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202210081951.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种棉花异性纤维在线检测方法及系统是由张志峰;王瑞;奚海祁;高万昌;杨坤;曹仲庆;翟玉生;耿利杰;张瑞亮;张霖;陈智勇;李晓慧设计研发完成，并于2022-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种棉花异性纤维在线检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种棉花异性纤维在线检测方法及系统，步骤为：偏振相机实时对激光照射的棉花的检测区域进行图像采集；采集的图像组成样本数据，对样本数据进行数据增强，得到增强后的样本集；利用迁移学方法对样本集进行预训练得到预分类的图像；预分类的图像经过并行级联深度学习方法进行识别分类得到异纤的种类及位置；通过CLAHE算法对识别分类后的图像进行直方图均衡得到带有目标检测框的异纤位置；异纤ROI算法对目标检测框的异纤位置进行提取得到异纤目标的几何参数。本发明实现了光机电算一体化，能够针对各种异性纤维实现超高准确率的检测，准确率能够达到98%以上；通过组合两种并行卷积神经网络，实现多类异纤在线准备分类识别。

本发明授权一种棉花异性纤维在线检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种棉花异性纤维在线检测方法，其特征在于，其步骤如下：步骤一：偏振相机实时对激光照射的棉花的检测区域进行图像采集；步骤二：采集的图像组成样本数据，对样本数据进行数据增强，得到增强后的样本集；步骤三：利用迁移学习方法对样本集进行预训练，得到预分类的图像；步骤四：通过预分类的图像对并行级联深度学习方法进行训练得到训练模型，训练模型对步骤一偏振相机采集的图像进行识别分类，得到异纤的种类及位置；所述并行级联深度学习方法包括并行级联的改进的YOLOv5算法和荧光效应异纤目标检测算法，改进的YOLOv5算法用于识别图像中分类颜色特征明显的异纤，荧光效应异纤目标检测算法用于识别在激光照射下产生荧光效应的异纤；利用预分类的图像对改进的YOLOv5算法进行训练，得到了训练好的YOLOv5模型，利用预分类的图像对荧光效应异纤目标检测算法进行训练得到荧光效应异纤目标检测模型；在实际检测中，YOLOv5模型处理偏振相机实时采集的图像，荧光效应异纤目标检测模型检测的图像为偏振相机采集的原图经过灰度化处理后的图像；步骤五：通过CLAHE算法对识别分类后的图像进行直方图均衡，得到带有目标检测框的异纤位置；步骤六：异纤ROI算法对目标检测框的异纤位置进行提取，得到异纤目标的几何参数。

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