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龙图腾网获悉宝信软件(南京)有限公司申请的专利一种基于三维点云的钢板坡口检测与分析系统及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：CN120524395B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511013625.6，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于三维点云的钢板坡口检测与分析系统及方法是由潘书鹏;崔超;张洪坤设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三维点云的钢板坡口检测与分析系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于三维点云的钢板坡口检测与分析系统及方法，属于坡口检测分析技术领域。本发明获取钢板坡口的三维点云数据，进行精简和统计离群点去除；进行区域划分，计算法线向量，检测边缘；根据坡口类型，采用最小二乘法进行几何参数拟合；对拟合得到的几何参数进行加权平均滤波，构建图结构，将图分割为多个子图；预设标准坡口图模板，计算检测图与模板图的拓扑相似度，得到适配性判断结果；划分合规性等级，标记追溯对象；针对不合规对象，回溯生产环节定位异常原因；基于异常原因，提取训练集，训练深度学习模型和随机森林回归模型；对新检测的坡口，输入钢板坡口检测数据集和异常原因，得到钢板坡口的异常位置点。

本发明授权一种基于三维点云的钢板坡口检测与分析系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三维点云的钢板坡口检测与分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取钢板坡口的三维点云数据，采用体素滤波对三维点云数据进行精简，结合统计离群点去除算法，得到抗干扰点云数据集；基于抗干扰点云数据集，进行区域划分，计算法线向量，检测边缘，得到边缘点集；基于边缘点集，根据坡口类型，采用最小二乘法进行几何参数拟合； 对拟合得到的几何参数进行加权平均滤波，得到钢板坡口检测数据集；提取坡口边缘点集，作为图的节点，构建图的边；采用BFS算法，将图分割为多个子图； 预设标准坡口图模板，计算检测图与模板图的拓扑相似度，得到适配性判断结果；建立适配性判断结果与钢板唯一标识的关联，划分合规性等级，标记追溯对象；针对不合规对象，回溯生产环节定位异常原因； 预设标准坡口图模板包括标准V型坡口图模板和标准X型坡口图模板，根据理想参数生成理论边缘点集，模拟标准V型坡口和标准X型坡口的边缘分布；分别提取检测图与模板图的节点特征和边特征，对检测图和模板图分别执行BFS算法，提取子图的几何特征； 比较检测图与模板图的节点数量偏差率，计算节点空间分布的重合度，对比节点法线向量的一致性，得到节点匹配度；比较边的数量偏差率及边权重分布的相似度，得到边结构相似度；对比子图数量及大小分布的匹配度，得到子图拓扑相似度；将节点匹配度、边结构相似度和子图拓扑相似度按预设权重加权求和，得到拓扑相似度；设定相似度阈值，使用拓扑相似度对比相似度阈值判定坡口类型，得到适配性判断结果； 基于异常原因，提取训练集，训练深度学习模型和随机森林回归模型；对新检测的坡口，输入钢板坡口检测数据集和异常原因，深度学习模型输出存在异常的区域，随机森林回归模型在该区域内，计算每个边缘点的异常概率，输出概率最高的点，得到钢板坡口的异常位置点； 收集新检测坡口的钢板坡口检测数据集，输入前期定位的异常原因；从钢板坡口检测数据集中提取与异常原因相关的边缘点集，以点云形式输入深度学习模型；模型基于训练时学习的异常区域空间拓扑特征，对输入点云进行分析；模型输出一个或多个可能存在异常的区域范围，每个区域附带置信度；设定置信度阈值，筛选出模型判定为高可信度的异常区域； 从钢板坡口检测数据集中提取异常区域内的所有边缘点，为每个点匹配对应的几何参数特征，输入随机森林回归模型，模型基于训练时学习的映射关系，计算每个边缘点的异常概率；对区域内所有边缘点的异常概率进行排序，选取概率最高的点作为钢板坡口的异常位置点。

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