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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司超高压分公司申请的专利油样采集机器人导航用的关键部位点云分割方法及系统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：CN120976552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511500678.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权油样采集机器人导航用的关键部位点云分割方法及系统是由陈政;阳波;邓铭祺;魏生兵;郑欣;严一凡;鲁普天;周盛玮;曾轩;于怀金设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本油样采集机器人导航用的关键部位点云分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种油样采集机器人导航用的关键部位点云分割方法及系统，方法包括：通过自适应数据增强器对输入点云进行样本感知增强；利用编码器中的CB‑Transformer模块，通过双阶段注意力机制融合局部几何特征与全局上下文信息；采用C‑VLAD模块对多尺度特征进行带权残差聚类与跨层级联立，生成综合全局描述子；最后通过解码器恢复点云分辨率并输出分割结果。本发明有效解决了工业场景中点云标注数据稀疏、设备尺度差异大、几何结构复杂等难题，显著提升了阀门、法兰等关键部位的分割精度与鲁棒性，降低了数据标注成本，为油样采集机器人的精准导航与操作提供了可靠技术支撑。

本发明授权油样采集机器人导航用的关键部位点云分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种油样采集机器人导航用的关键部位点云分割方法，其特征在于，包括： 获取原始点云，根据预设的自适应数据增强器对所述原始点云进行样本感知增强，生成增强点云，并将所述增强点云输入至预设的编码器，所述编码器提取得到多尺度局部特征，其中，所述编码器包括多层SetAbstraction模块和CB-Transformer模块，所述根据预设的自适应数据增强器对所述原始点云进行样本感知增强，生成增强点云包括： 提取所述原始点云的逐点特征和整体形状特征； 基于高斯分布生成噪声向量，并将所述噪声向量与所述整体形状特征拼接，并根据多层感知机层计算得到变换矩阵； 将整体形状特征的N个副本与逐点特征拼接，并引入高斯噪声矩阵采用多层感知机层计算得到位移矩阵； 根据所述位移矩阵和所述变换矩阵对所述原始点云进行增强处理，得到增强后的点云，并根据预设的增强损失函数对增强后的点云进行限制得到最终的增强点云，其中，计算增强后的点云的表达式为： ， 式中，为增强后的点云，为原始点云，为变换矩阵，为位移矩阵； 所述增强损失函数的表达式为： ， ， ， ， ， 式中，为增强损失函数，为增强后的点云的交叉熵损失，为自然指数函数，为点云P的交叉熵损失，为类别总数，为真实类别的标签，为点云P属于第c类的概率，为增强幅度，为增强上限，为计算过程中过渡变量； 将所述多尺度局部特征输入至预设的C-VLAD模块，所述C-VLAD模块进行带权残差聚类和跨层级联立，生成综合全局描述子张量； 将所述综合全局描述子张量与解码器中的上采样特征进行跨层跳跃连接，通过反距离加权插值逐步恢复得到各个目标点云，并输出所述各个目标点云的语义标签，完成关键部位的分割。

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