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龍圖騰網獲悉浙江中免檢測有限公司申請的專利基于邊緣計算的全流程織物縮水率動態校準方法及系統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：CN120370709B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202510831648.1，技術領域涉及：G05B13/04；該發明授權基于邊緣計算的全流程織物縮水率動態校準方法及系統是由斯佳彬;吳凱;朱卡娜;梁夢雅;陳雨佳設計研發完成，并于2025-06-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于邊緣計算的全流程織物縮水率動態校準方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及工藝動態校準技術領域，具體為基于邊緣計算的全流程織物縮水率動態校準方法及系統；設定與感知：收集待檢測織物的樣品信息和加工需求指令；決策依據生成：對待檢測織物識別得到初始特性參數；控制指令生成：基于樣品信息和初始特性參數得到決策依據參數；基于決策依據參數和加工需求指令得到工藝控制參數；加工過程監控：基于工藝控制參數對待檢測織物加工，并采集測試環境數據和測試動態參數；對測試動態參數進行識別，得到織物縮水數據；反饋與校準：基于所得數據對工藝控制參數進行識別校準，得到校準工藝參數。本發明通過織物縮水率的識別，實現工藝的動態校準。

本發明授權基于邊緣計算的全流程織物縮水率動態校準方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于邊緣計算的全流程織物縮水率動態校準方法，其特征在于，包括： 設定與感知：收集待檢測織物的樣品信息和加工需求指令； 決策依據生成：對待檢測織物進行識別，得到初始特性參數；基于樣品信息和初始特性參數進行識別，得到決策依據參數； 具體流程包括： 基于梯度提升決策樹構建得到織物安全邊界識別模型，所述織物安全邊界識別模型基于織物損傷數據集進行學習訓練；所述織物損傷數據集包括織物樣品信息、織物初始特性參數、織物操作流程參數、織物加工環境參數和織物損傷參數； 所述織物操作流程參數為對織物樣本進行加工的操作步驟組合，所述操作步驟包括加工內容、加工設備類型、加工設備參數、化學助劑信息；所述織物損傷參數包括經過織物操作流程參數加工后，織物樣本的縮水率標簽； 將待檢測織物的樣品信息和初始特性參數輸入至織物安全邊界識別模型，識別得到不同織物操作流程參數下的織物損傷預測參數；基于織物損傷預測參數進行閾值篩選，將符合篩選條件的織物操作流程參數和不符合篩選條件的織物操作流程參數作為決策依據參數； 控制指令生成：基于決策依據參數和加工需求指令進行識別，得到工藝控制參數；所述工藝控制參數包括至少一個全流程加工方案的操作流程和對應的標準環境數據； 加工過程監控：基于工藝控制參數對待檢測織物進行加工，并基于傳感器采集測試環境數據和測試動態參數；基于邊緣計算對測試動態參數進行特征識別，得到織物縮水數據； 反饋與校準：基于工藝控制參數、織物縮水數據、決策依據參數和加工需求指令進行識別，并通過測試環境數據和標準環境數據的差異對識別過程校準，得到校準工藝參數。

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