买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜西安工程大学申请的专利一种针对彩色纹理织物色差和污渍缺陷的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：CN114119502B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202111307343.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种针对彩色纹理织物色差和污渍缺陷的检测方法是由张宏伟;王世豪;张玥;张蕾;景军锋设计研发完成，并于2021-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对彩色纹理织物色差和污渍缺陷的检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对彩色纹理织物色差和污渍缺陷的检测方法，具体为：构建彩色纹理织物数据集，给无缺陷彩色纹理织物图像叠加高斯噪声；构建U形去噪卷积自编码器模型；将叠加高斯噪声的无缺陷彩色纹理织物图像输入构建的U形去噪卷积自编码器模型中训练参，得到训练好的U形去噪卷积自编码器模型；使用训练好的U形去噪卷积自编码器模型对测试样本图像进行重构，输出对应的重构图像，对测试样本图像和对应的重构图像进行双阈值分割的残差处理，得到检测出的缺陷区域。本发明的一种针对彩色纹理织物色差和污渍缺陷的检测方法，能够在保证对其他类型缺陷检测能力不变的情况下，针对性的优化对色差和污渍缺陷的检测能力。

本发明授权一种针对彩色纹理织物色差和污渍缺陷的检测方法在权利要求书中公布了：1.一种针对彩色纹理织物色差和污渍缺陷的检测方法，其特征在于，具体按照如下步骤实施：步骤1，构建彩色纹理织物数据集，所述彩色纹理织物数据集中包括作为训练样本的无缺陷彩色纹理织物图像和作为测试样本的有缺陷彩色纹理织物图像，给无缺陷彩色纹理织物图像叠加高斯噪声；步骤2，构建U形去噪卷积自编码器模型，所述U形去噪卷积自编码器模型包括依次连接的编码器和解码器两个部分，编码器部分采用的EfficientNet-B4网络包括D1，D2，D3，D4和D5五个阶段；解码器部分包括依次连接的U1，U2，U3，U4和U5五个阶段，由5个转置卷积层和5个双卷积层交替连接以及和最终的输出层连接组成；所述U1阶段双卷积层的输入还连接所述编码器D4阶段的输出；所述U2阶段双卷积层的输入还连接编码器D3阶段的输出；所述U3阶段双卷积层的输入还连接编码器D2阶段的输出；所述U4阶段双卷积层的输入还连接编码器D1阶段的输出；步骤3，将步骤1叠加高斯噪声的无缺陷彩色纹理织物图像输入步骤2构建的U形去噪卷积自编码器模型中，根据训练参数对U形去噪卷积自编码器模型进行训练，得到训练好的U形去噪卷积自编码器模型，具体为：步骤3.1，随机选取步骤1中叠加高斯噪声的无缺陷彩色纹理织物图像放入U形去噪自编码器中，得到与输入图像样本维度相同的重构输出图像；步骤3.2，模型训练过程中以未叠加高斯噪声的无缺陷彩色纹理织物图像作为训练的目标，计算重构输出图像与训练目标之间的损失函数，其中损失函数定义如式（7）： （7）其中，为结构相似度损失，为多尺度的梯度幅相似性损失，为Charbonnier损失；与分别为结构相似度损失的损失权重和多尺度的梯度幅相似性损失的损失权重；训练过程中以最小化该损失函数为目的，当训练次数达到设定好的最大训练次数时训练停止；步骤4，步骤3中训练好的U形去噪卷积自编码器模型对测试样本图像进行重构，输出对应的重构图像，对测试样本图像和对应的重构图像进行双阈值分割的残差处理，得到检测出的缺陷区域。

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西安工程大学，其通讯地址为：710048 陕西省西安市碑林区金花南路19号；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”。