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龙图腾网获悉合肥视展光电科技有限公司申请的专利一种轧辊轧槽自动打磨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：CN121535761B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202610064086.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种轧辊轧槽自动打磨方法是由范之国;孟园园;王常安;章坤;邹克文设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轧辊轧槽自动打磨方法在说明书摘要公布了：本发明具体公开了一种轧辊轧槽自动打磨方法，涉及轧钢装备自动化打磨技术领域。该方法步骤为：S1、获取包含轧辊三维坐标与RGB颜色分量的点云集合，构造点级初始特征向量；S2、将点级初始特征向量进行体素化处理得到体素特征；S3、对体素特征进行多尺度提取与还原，得到点级高维特征；S4、进行轧槽概率计算并通过阈值二值化得到轧槽候选点集合；S5、对轧槽点云数据进行自动聚簇和实例划分；S6、对实例簇进行过滤得到有效轧槽实例；S7、基于有效轧槽实例的点云数据，生成轧辊打磨机器人的打磨轨迹，驱动轧辊打磨机器人执行自适应打磨作业。本发明显著提升了轧制稳定性与成材质量，为钢厂智能制造升级提供有力支撑。

本发明授权一种轧辊轧槽自动打磨方法在权利要求书中公布了：1.一种轧辊轧槽自动打磨方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤S1、通过安装在轧辊打磨机器人上的视觉系统扫描轧辊，获取包含轧辊三维坐标与RGB颜色分量的点云集合，对三维坐标进行标准化处理，构造点级初始特征向量； 步骤S2、将点级初始特征向量进行体素化处理得到体素特征，并构建稀疏卷积张量； 步骤S3、通过稀疏U-Net骨干网络对体素特征进行多尺度提取与还原，得到点级高维特征；所述稀疏U-Net骨干网络由输入稀疏卷积层、多层残差块与下上采样结构及输出层构成； 步骤S4、基于点级高维特征进行轧槽概率计算，通过阈值二值化得到轧槽候选点集合； 步骤S5、基于自适应尺度引导的层次密度聚类方法对轧槽点云数据进行自动聚簇和实例划分； 步骤S6、根据轧槽实际几何尺寸计算尺度指标与尺度因子，动态调整层次密度聚类方法的最小核心样本数与最小簇点数阈值，对实例簇进行过滤得到有效轧槽实例； 步骤S7、基于有效轧槽实例的点云数据，完成轧槽圆心、半径拟合与几何建模，生成轧辊打磨机器人的打磨轨迹，驱动轧辊打磨机器人执行自适应打磨作业。

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