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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种非接触式旋转编织纱线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：CN115222655B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202210535311.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种非接触式旋转编织纱线检测方法是由孙正;单忠德;汪旺;王尧尧设计研发完成，并于2022-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非接触式旋转编织纱线检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种非接触式旋转编织纱线检测方法，包括以下步骤：1建立储备知识库，完成纱线种类识别并提取旋转编织机上携纱器的原始图像；2对上述提取的原始图像进行预处理并收集预处理后的图像；3对上述纱线的缺陷进行定义，包括纱线纤维断裂、纱线纤维打结及纱线纤维交叉；4依据预处理后的图像对纱线的缺陷进行特征识别；5利用双目相机进行纱线检测，根据上述纱线缺陷定义来分析纱线编织状态；6提取纱线编织状态的数据；7若纱线纤维出现断裂、纱线纤维打结及交叉根数大于预设值，则旋转编织机停止工作。本发明通过图像检测技术对旋转编织纱线进行检测，有效提高检测效率，减小机器误差，提高产品质量。

本发明授权一种非接触式旋转编织纱线检测方法在权利要求书中公布了：1.一种非接触式旋转编织纱线检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1建立储备知识库，完成纱线种类识别并提取旋转编织机上携纱器的原始图像：将纱线种类图像进行数据处理导入储备知识库中，系统自动识别纱线种类；通过相机实时地摄取携纱器运动的原始图像； S2对上述提取的原始图像进行预处理并收集预处理后的图像，包括对原始图像通过AD转换器进行图像数值化处理得到数字化图像，将数字化图像进行预处理而去除噪声、强化图像特征； S3对纱线缺陷进行定义，包括纱线纤维断裂、纱线纤维打结及纱线纤维交叉；纱线缺陷存储于深度学习的神经网络中，基于深度学习的神经网络对纱线缺陷进行记忆并反馈； S4对预处理后的数字化图像中存在的纱线缺陷进行特征识别：采用阈值分割方法将预处理后数字化图像分割，对分割区域进行特征提取并与已输入纱线检测系统的纱线缺陷特征对比识别，以确定携纱器上纱线的缺陷种类；如果图像像素的体积的一半以上是空气，则识别纱线缺陷为纱线断裂，若图像像素体积连续充满，则识别为纱线打结及交叉； S5利用相机进行纱线检测，根据上述纱线缺陷定义来分析纱线编织状态：在携纱器导纱口部位放置相机，相机摄取的图像通过上述的缺陷特征识别来确定携纱器上纱线的缺陷种类； S6提取上述纱线编织状态的数据：根据上述步骤确定纱线编织状态，再通过数据后处理得出纱线纤维断裂程度、纱线纤维打结及交叉的根数，包括基于深度学习的神经网络分析计算出纱线纤维断裂程度、纱线纤维打结及交叉的根数；编织状态包括纱线编织是否正常，以及是否含有此前定义的纱线缺陷； S7若上述纱线纤维出现截面50%以上断裂、纱线纤维打结及交叉根数大于预设值，则旋转编织机停止工作； 旋转编织机停止工作还包括：旋转编织机纱线状态的实时反馈，通过纱线状态数据调整旋转编织机底盘运动参数及纱线路径规划，实现旋转编织机自我检测反馈调节，若超出自主调节范围则旋转编织机停止工作。

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