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龙图腾网恭喜深圳大方智能科技有限公司申请的专利一种粗糙度检测方法、SLAM定位方法及施工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：CN113947623B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202111212171.7，技术领域涉及：G06T7/50；该发明授权一种粗糙度检测方法、SLAM定位方法及施工方法是由邓煜设计研发完成，并于2021-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种粗糙度检测方法、SLAM定位方法及施工方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种粗糙度检测方法、SLAM定位方法及施工方法，检测方法包括获取施工墙面的2D图像及对应的深度数据信息；利用粗糙度检测模型或者图像灰度处理算法，获取施工墙面粗糙值；SLAM定位方法包括当施工装置在平整墙面区域施工时，获取并存储当前位置信息及对应的粗糙值、2D图像及深度信息；当施工装置在非平整墙面区域施工时，利用2D图像及对应的深度信息进行SLAM定位；还公开了一种施工方法。实施本发明，通过获取不同施工位置的粗擦度，并根据施工墙面水泥的参数设置打磨参数，进而对施工墙面进行差异化打磨施工，提高施工效果和施工质量，通过进行SLAM定位，确定打磨施工效果，从而调整抹腻子的施工参数，使得每个项目获取最优施工效果。

本发明授权一种粗糙度检测方法、SLAM定位方法及施工方法在权利要求书中公布了：1.一种粗糙度检测方法，利用设置在施工装置中的第一感知单元、第二感知单元及计算单元对要施工的墙面进行粗糙度检测，其特征在于，包括： 步骤100、获取施工墙面的2D图像及对应的深度数据信息； 步骤200、利用粗糙度检测模型，获取施工墙面粗糙值； 其中，步骤200包括： 步骤210、对所述粗糙度检测模型进行训练； 所述步骤210还包括： 步骤211、利用所述2D图像、深度数据及所述深度数据对应的粗糙值获取最小样本集合； 步骤212、根据所述最小样本集合分别确定训练集及测试集； 步骤213、利用所述训练集训练神经网络深度学习模型，获取粗糙度检测模型； 步骤214、检测施工墙面的2D图像及深度数据信息并输入到所述粗糙度检测模型，获取施工墙面粗糙度； 所述步骤214包括： 步骤2141、利用所述粗糙度检测模型中的第一深度学习结构对所述2D图像进行处理，获取第一深度数据； 步骤2142、利用所述粗糙度检测模型中的第二深度学习结构对所述深度数据信息进行处理，获取第二深度数据； 步骤2143、在所述粗糙度检测模型的全连接层将所述第一深度数据，第二深度数据进行合并再次输入全连接层； 步骤2144、对施工墙面2D图像每个点云的粗糙值进行分类判断，输出粗糙值； 其中，所述步骤2142包括： 步骤21421、利用转换矩阵T-Net对点云数据集合进行对齐； 步骤21422、通过多次MLP提取所述点云数据集合特征并再次利用所述转换矩阵T-Net进行对齐； 步骤21423、在特征的各个维度上进行maxpooling池化操作，获取最终全局特征； 步骤21424、将全局特征与各点云的局部特征进行串联并通过MLP获取每个数据点的分类结果。

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