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龙图腾网获悉南京邮电大学;南京欧睿三维科技有限公司申请的专利一种基于三维目标检测和点云缺陷补全的自动化机器人补焊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：CN115330734B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202210994552.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于三维目标检测和点云缺陷补全的自动化机器人补焊系统是由肖建;孙延康;黄丽;江斌;刘心维;凌单;张武锋;张光远;何欣骆设计研发完成，并于2022-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三维目标检测和点云缺陷补全的自动化机器人补焊系统在说明书摘要公布了：一种基于三维目标检测和点云缺陷补全的自动化机器人补焊系统，整套系统通过ROS进行通信。通过嵌入坐标注意力机制的Lidar‑RCNN++网络模型实现选取指定工件的三维目标检测，结合PointNet网络进行三维缺陷检测，最后采用PF‑NET网络进行点云补全，并结合PCL点云处理库进行缺陷补焊；以Ubuntu18.04为操作系统，以多个深度学习算法为基础网络框架，结合PCL开源库进行软件开发，建立自动化补焊系统。在人机交互方面，结合QT图形界面进行上位机功能开发，建立的可视化界面显示缺陷工件点云、点云补全效果和缺陷补焊结果，具有人机交互性好、结果可视化能力强等特点。通过本系统可解决在大型焊接场景下高精度识别工件种类以及工件缺陷补焊的问题，使现代焊接作业进一步迈向自动化与智能化。

本发明授权一种基于三维目标检测和点云缺陷补全的自动化机器人补焊系统在权利要求书中公布了：1.一种基于三维目标检测和点云缺陷补全的自动化机器人补焊系统，其特征在于： 系统包含数据采集模块、三维目标检测模块、三维缺陷检测模块、工件补焊模块和人机交互界面模块； 数据采集模块利用深度相机获取工件图像，再通过深度相机采集到的RGB图、深度图与相机内参结合，获得相机坐标系下的点云数据； 三维目标检测模块首先对三维点云数据进行预处理操作，然后采用基于坐标注意力机制并结合使用Virtualpoints的Lidar-RCNN++网络模型实现在多个不同种类工件点云中选取指定的工件点云数据； 三维缺陷检测模块首先预设无缺陷的工件标签，接着利用PointNet网络模型进行模型分类，将有缺陷的点云数据与无缺陷点云数据区分开，获取到缺陷点云数据； 工件补焊模块首先通过PF-NET网络进行缺陷点云补全，后结合PCL库算法筛选出补全前后点云重复点，去除重复点得到待补焊的点云数据，根据关键点选取和焊枪朝向计算，进行TCP焊枪补焊操作； PF-NET网络模型框架分为生成器和判别器两部分，把有缺陷的点云数据作为输入，输出根据输入所生成的补全点云； 生成器部分首先采用了最远点采样的点云提取方法实现尺度特征融合FPN，紧接着PF-Net在点云特征提取部分对每一次特征升维的结果都进行了一次MaxPooling操作，之后再把各个层的MaxPooling结果拼接起来，成为特征提取结果，最后把相同点云、不同密度的特征提取结果再拼接起来，之后再做一个MLP操作以及卷积操作，得出最终的特征提取结果；获取到特征提取的结果后，进入补全点云的生成阶段，首先对得到的特征提取结果FC1逐次通过两个全连接层获得FC2和FC3，其中特征提取结果FC3被用来生成补足点云的骨架，之后在把特征提取结果FC3和FC2加起来生成补足点云的肉，再之后把三次特征提取结果FC3、FC2、FC1三者加起来补全完整的点云数据； 判别器部分在获取了完整、稠密的点云补全结果之后，把该结果与实际真实的点云结果进行比较，从而最终返回一个True或False的布尔值，来判别生成的补全点云的准确性，公式如下所示，式中代表预测点云，代表真值点云，代表平均最近平方距离，、代表坐标值： PF-Net遵循对抗生成网络GAN的损失函数； 人机交互系统集成并实现可视化的数据采集、工件识别、点云补全、工件补焊以及手眼标定修正的功能。

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