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龍圖騰網獲悉上海致景信息科技有限公司申請的專利一種雙分支面料缺陷檢測方法、存儲介質及電子設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115358967B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210816951.0，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種雙分支面料缺陷檢測方法、存儲介質及電子設備是由陳鐘浩;管瑞峰;胡釗濱;姚海杰;黃婷設計研發完成，并于2022-07-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種雙分支面料缺陷檢測方法、存儲介質及電子設備在說明書摘要公布了：本發明公開了一種雙分支面料缺陷檢測方法，本發明針對網絡架構采用雙網絡的架構方法，可以有效地提高檢測結果的精度；利用深度學習神經網絡基于圖像內容比對的方式進行坯布缺陷檢測，可以大幅提高了不明顯缺陷檢的特征表示，這種特征表示的提取加入了良品的數據，在深度學習的網絡有更加豐富的數據信息，且使用圖像金字塔對圖像的尺寸進行變換，能夠提取到尺寸更小的缺陷。

本發明授權一種雙分支面料缺陷檢測方法、存儲介質及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種雙分支面料缺陷檢測方法，其特征在于：包括以下步驟： S1、獲取良品坯布的三通道的良品圖片； S2、獲取待檢測坯布的三通道的待檢測圖片； S3、將所述良品圖片和待檢測圖片進行拼接，得到六通道的圖像數據矩陣； S4、將所述圖像數據矩陣輸入預先訓練好的目標檢測神經網絡模型，得到若干包含第一置信度的第一邊界框； S5、將所述圖像數據矩陣再次輸入所述目標檢測神經網絡模型，得到若干包含第二置信度的第二邊界框； S6、將若干所述第一邊界框和若干所述第二邊界框合并生成第一邊界框集；所述第一邊界框集包含多個邊界框及其對應的置信度； S7、剔除所述第一邊界框集中置信度小于置信度閾值的邊界框，得到對應的第二邊界框集； S8、計算所述第二邊界框集中任意兩個邊界框的交并比，生成對應的重疊度； S9、判斷該第二邊界框集中任意兩個邊界框的重疊度是否均小于重疊度閾值：若為否，則執行步驟S10；若為是，則執行步驟S11； S10、篩選出第二邊界框集中置信度最大的邊界框，記為最大邊界框；將該最大邊界框從所述第二邊界框集中剔除，得到對應的第三邊界框集；將該最大邊界框和第三邊界框集中各個邊界框對應的重疊度與重疊度閾值進行比較，將該第三邊界框集中剔除重疊度大于或等于重疊度閾值的邊界框后的邊界框集更新為新的第二邊界框集，并返回步驟S9； S11、對所有最大邊界框以及該第二邊界框集中的各個邊界框分別調整坐標和尺寸，得到各個邊界框所對應的回歸窗口，根據各個回歸窗口的坐標和尺寸，確定待檢測圖片中對應的缺陷的坐標和尺寸。

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