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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江理工大學申請的專利一種基于機器視覺與深度學習耦合算法的實時監(jiān)測方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115456965B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產權局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202211027538.2，技術領域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權一種基于機器視覺與深度學習耦合算法的實時監(jiān)測方法是由張華;沙偉;吳杰;張與超設計研發(fā)完成，并于2022-08-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于機器視覺與深度學習耦合算法的實時監(jiān)測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于機器視覺與深度學習耦合算法的實時監(jiān)測方法；該方法包括以下步驟：1、激光器發(fā)射激光束，在筒紗端面上留下光斑。同時，RGB?D攝像機發(fā)生轉動，在不同的俯仰角下采集筒紗的RGB圖像和深度圖。2、對不同俯仰角下拍攝得到的RGB圖像和深度圖像進行圖像處理，獲得圖像中光斑中心及各筒紗中心的深度值，并提取出各筒紗及其線軸的輪廓。3、計算視覺測量的筒紗邊距；4、計算深度學習的筒紗邊距；5、融合視覺測量的筒紗邊距與視覺測量的筒紗邊距。本發(fā)明采集不同視角下的RGB圖像和深度圖像；然后對這些所采集的圖像分別采用計算機視覺方法測量各個筒紗端面邊距，并取平均值，能夠有效地減少線卷邊距的跳動誤差。

本發(fā)明授權一種基于機器視覺與深度學習耦合算法的實時監(jiān)測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于機器視覺與深度學習耦合算法的實時監(jiān)測方法，其特征在于：包括以下步驟： 步驟1、在裝有筒紗的支架上方布置傾斜朝下的激光器以及俯仰角由動力元件調節(jié)的RGB-D攝像機4；RGB-D攝像機4的鏡頭軸線與激光器3的軸線在同一豎直平面內；激光器發(fā)射激光束，在筒紗2端面上留下光斑；同時，RGB-D攝像機4發(fā)生轉動，在不同的俯仰角下采集筒紗的RGB圖像和深度圖； 步驟2、對不同俯仰角下拍攝得到的RGB圖像和深度圖像進行圖像處理，獲得圖像中光斑中心及各筒紗2中心的深度值，并提取出各筒紗2及其線軸的輪廓； 步驟3、計算光斑到激光器3的距離LAP和光斑到RGB-D攝像機4的距離LPB如下： 其中，LAB為激光器3與RGB-D攝像機4的距離；LPC為光斑中心的深度值，θ為激光器的俯仰角； 計算RGB圖像中心與光斑中心的距離LOP如下： 其中，LOB為RGB圖像中心的深度值；β為光斑中心至RGB成像鏡頭光學中心的連線與激光器至RGB成像鏡頭光學中心的連線之間夾角； θ與β滿足如下關系式： 構建筒紗2的邊距l(xiāng)i的表達式如下： 其中，lO'P'為RGB圖像中心與光斑中心的像素距離；d1為線軸的像素直徑；d2為筒紗2的像素直徑； 取不同俯仰角下拍攝圖像計算出的邊距l(xiāng)i的平均值，作為視覺測量的筒紗邊距l(xiāng)s； 步驟4、利用經(jīng)過訓練的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡識別筒紗邊距，得到深度學習的筒紗邊距l(xiāng)n； 步驟5、融合視覺測量的筒紗邊距l(xiāng)s與深度學習的筒紗邊距l(xiāng)n，構建融合的筒紗邊距l(xiāng)r如下： lr＝kls+ln1-k 其中，k為權重系數(shù)，其表達式為： 其中，lmax表示筒紗的最大邊距。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人浙江理工大學，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市下沙高教園區(qū)2號大街928號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。