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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于图像-点云信息融合的焊线缺陷检测及模式识别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：CN116091404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211522237.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于图像-点云信息融合的焊线缺陷检测及模式识别方法是由于乃功;李洪政;徐乔设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像-点云信息融合的焊线缺陷检测及模式识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于图像‑点云信息融合的焊线缺陷检测及模式识别方法，该方法能够检测出PCB板中的缺陷焊线，并判断缺陷焊线的缺陷模式。本方法属于引线焊接制造过程中的缺陷检测领域，旨在解决目前的缺陷检测方法中存在的人工劳动强度大、检测效率低等问题。具体检测流程包括：获取PCB板深度图像，通过OBB包围盒和MAD算法判断深度图中的焊线轮廓并提取轮廓内的深度数据，将深度数据转为点云，得到焊线的点云数据；对点云预处理和曲面分割，完成焊线曲面的精确提取；构建缺陷分类模型，完成焊线缺陷的检测和缺陷模式识别；最后，对正常缺陷焊线计算曲率，完成正常焊线的曲率评估。

本发明授权一种基于图像-点云信息融合的焊线缺陷检测及模式识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像-点云信息融合的焊线缺陷检测及模式识别方法，其特征在于，所述方法包括如下几个步骤： 步骤1，利用3D激光轮廓传感器扫描整个PCB板，获取深度图像； 步骤2，采用图像增强、阈值分割和轮廓检测的方法，将PCB板图像和背景图像进行分割，得到PCB板的深度图像； 步骤3，对PCB板深度图进行图像增强和阈值分割，将阈值分割后的图像进行轮廓检测，遍历计算每个轮廓的OBB包围盒并获取包围盒的长宽比，采用绝对中位差MAD算法区分焊线轮廓和其他轮廓； 步骤4，提取焊线轮廓内的深度数据，进行矩阵运算，获取焊线的点云数据，采用统计滤波和PCA仿射变换对点云数据进行预处理； 步骤5，对预处理后的焊线数据进行曲面分割，完成焊线曲面数据和冗余数据的分割，获取完整的焊线点云数据； 步骤6，将步骤5构建的焊线点云数据向X-Z轴进行投影，计算投影后相邻点之间的间隔大小，采用3-sigma算法完成线内断线的筛选，得到非断线的焊线点云数据集； 步骤7，对步骤6构建的焊线点云数据进行FPS降采样，完成降采样数据中每个点的法向量的估计，构建缺陷分类模型，完成具体焊线缺陷模式的识别； 步骤8，对步骤7中正常焊线计算空间曲率，将焊线数据向X-Z轴进行投影，采用最小二乘法拟合焊线的数学模型，计算拟合数学模型的曲率，完成正常焊线曲率的评估。

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