(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210780654.5 (22)申请日 2022.07.05 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114859022 A (43)申请公布日 2022.08.05 (73)专利权人 泉州市颖秀科技发展 有限公司 地址 362012 福建省泉州市洛江区双阳街 道朝阳社区下坝仔21号 专利权人 绍兴市柯桥区东纺 纺织产业创新 研究院　 东纺科技 （绍兴） 有限公司 (72)发明人 惠林涛　张丽娜　赖团结　黄伟伟　 张鲁燕　金夏伟　邵礼滨　柯志君　 (74)专利代理 机构 上海汇知丞 企知识产权代理 有限公司 31468 专利代理师 叶丹滢 (51)Int.Cl. G01N 33/36(2006.01) G01N 33/00(2006.01)G01N 21/88(2006.01) G06T 7/00(2017.01) G06V 10/762(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (56)对比文件 CN 114299056 A,2022.04.08 CN 113989542 A,202 2.01.28 CN 110400306 A,2019.1 1.01 CN 111337509 A,2020.0 6.26 CN 1588058 A,2005.03.02 CN 109978830 A,2019.07.0 5 EP 0742431 A1,19 96.11.13 WO 2021098323 A1,2021.0 5.27 AU 2021103046 A4,2021.07.2 9 吴赞敏 等.运用模糊专 家系统智能评价 织 物风格. 《纺织学报》 .20 05,第26卷(第4期),(续) 审查员 林艳 (54)发明名称 一种织物品质评估方法、 系统、 电子设备和 存储介质 (57)摘要 本公开涉及织物质量评价领域， 具体涉及一 种织物品质评估方法、 系统、 电子设备和存储介 质， 所述方法包括如下步骤： 获取织物的触觉传 感器获取的触感信息、 与触觉传感器相对应的第 一图像信息以及第二图像信息； 根据所述触感信 息和第一图像信息评估织物手感和织物疵点得 到织物手感评分和织物疵点级别和计数信息； 根 据第二图像信息验证织物疵点情况， 并用于纠正 织物手感织物疵点级别和计数信息， 并微调相应 的织物手感评分得到微调手感评分。 本公开能够 解决现有技术无法实现新研发和样式偏多的织 物品质评估的问题， 利用触感信息和图像信息获 取织物在不同状态下的 图像， 分析出织物图像中所具有的手感和疵点信息 。 [转续页] 权利要求书2页 说明书10页 附图5页 CN 114859022 B 2022.09.02 CN 114859022 B (56)对比文件 马昀 等. 《织物自动检验系统的发展与应 用》 . 《南通纺织职业 技术学院学报 （综合版） 》 .2004,第4卷(第1期), J.G. Campbel l 等.Linear flaw detection in woven texti les using model-based clusteri ng. 《Pattern Recogn ition Letters》 .19 97,第18卷 Daniel Yapi 等.A Learn ing-Based Approach for Automatic Defect Detecti on in Textile Images. 《IFAC -Papers On Line》 .2015,2/2 页 2[接上页] CN 114859022 B1.一种织物品质评估方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 获取织物的触觉传感器获取的触感信 息、 与触觉传感器相对应的第 一图像信 息以及第 二图像信息， 所述第一图像为触觉传感器接触路径上 的具有拉伸的织物图像， 所述第二图 像信息为平整的织物图像； 根据所述触感信息和第一图像信息评估织物手感和织物疵点得到织物手感评分和织 物疵点级别和计数信息； 根据第二图像信息验证织物疵点情况， 并用于纠 正织物手感、 织物疵点级别和计数信 息， 并微调相应的织物手感评分得到微调手感评分； 多次执行上述步骤， 根据获得的多个所述微调手感评分和织物手感织物疵点级别和计 数信息得到验布报告； 根据所述触感信息和第一图像信息评估织物手感和织物疵点得到织物手感评分和织 物疵点级别和计数信息之前， 还 包括如下步骤： 获取若干个 触感信息和与所述触感信息相对应的第一图像信息； 根据第一图像信息通过图像识别算法获得织物纹 理参数和织物孔径分布参数； 根据织物纹理参数和织物孔径分布参数与所述触感信息进行模糊识别得到模糊聚类 信息， 所述模糊聚类信息包括 织物手感评分和织物 疵点级别和计数信息 。 2.如权利要求1所述的织物品质评估方法， 其特征在于， 根据织物纹理参数和织物孔径 分布参数与所述触感信息在进行模糊识别得到模糊聚类信息， 具体包括如下步骤： 获取织物纹 理参数和织物孔径分布参数以及触感信息； 采用K‑Means 算法将上述具有 多个点位的织物信息划分到对应的模糊聚类信息 。 3.如权利要求1或2所述的织物品质评估方法， 其特征在于， 根据第二图像信息验证织 物疵点情况， 并用于纠正织物手感、 织物疵点级别和计数信息， 并微调相应的织物手感评分 得到微调手感评分， 具体包括如下步骤： 根据第二图像信 息采用疵点检测算法获取织物疵点大小和等级， 根据 所述织物疵点大 小和等级以判断是否与织物 疵点级别相匹配； 如果不相匹配， 则根据织物 疵点大小和等级更新 织物疵点级别和计数信息； 并根据更新后的织物手感、 织物疵点级别和织物 纹理参数以及所述触感信 息进行模糊 识别得到模糊聚类信息以更新 微调手感评分。 4.如权利要求1或2所述的织物品质评估方法， 其特征在于， 所述模糊识别的步骤具体 为： 获取若干组触感信息、 第一图像信息和第二图像信息， 根据第一图像信息和第二图像 信息进行图像识别得到的织物纹 理参数和织物孔径分布参数进行分组； 根据对分组中的组触感信 息、 织物纹理参数和织物孔径分布参数相应的织物在织物手 感和织物 疵点级别进行多领域专 家打分； 将所述多领域专家的打分进行汇总求取平均值， 得到基于多领域专家评分的关于织物 手感、 织物 疵点级别的模糊识别模型。 5.一种织物品质评估系统， 其特 征在于， 包括： 织物信息获取模块， 获取织物的触觉传感器获取的触感信息、 与触觉传感器相对应的 第一图像信息以及第二图像信息， 所述第一图像为触觉传感器接触路径上的具有拉伸的织权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114859022 B 3